实时和本地语音到文字、翻译、说话人区分的开源项目

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实时和本地语音到文字、翻译、说话人区分的开源项目



WhisperLiveKit 项目是一个集成了最新研究成果的实时语音转文本系统，包括 SimulStreaming、WhisperStreaming、Streaming Sortformer 和 Diart 等技术，支持多种语言和说话人识别。

项目简介

“WhisperLiveKit” 是一个开源项目（作者 QuentinFuxa），目标是实现 实时（real-time）和 本地（local）语音到文字（speech-to-text）、翻译（translation）、还有 说话人区分（speaker diarization）的功能，同时包含服务端和 Web UI。

也就是说，它可以把麦克风输入或其他音频流，实时把语言转换为文字，并标识是谁在说话，还可以把文字翻译成其他语言，全部或主要在本地环境中运行（不一定完全依赖云服务）。

核心功能

具体功能包括：

  • 语音识别（Speech-to-text）：把语音内容转换为文本。
  • 翻译（Translation）：把语音内容的转写结果翻译成目标语言。可以用 Whisper 内部翻译功能，或者用 NLLB 后端。
  • 说话人区分／说话人识别（Speaker diarization）：把多人对话中，识别出不同说话人的发言段落，并标明“说话人 A”、“说话人 B”之类的标签。
  • 语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）：检测是否有人在说话，以减少空白或无用音频处理开销。
  • 浏览器 UI + 后端服务：提供一个前端页面，可以用浏览器直接录音／传输语音并显示实时转写／翻译／说话人区分的结果。也可通过 WebSocket 等方式集成。

架构与技术细节

一些关键技术 / 架构细节：

  • SimulStreaming, AlignAtt：用于超低延迟转写（latency very low）的方法。普通 Whisper 模型设计偏向于整句或者较长语段，对实时小片断处理表现不一定好。项目中用了“SimulStreaming + AlignAtt”这些最新研究成果来改善实时性。
  • NLLB（No Language Left Behind）：这是一个大规模多语言翻译模型，用来支持翻译到 100 多种语言。项目中可以选择这个作为翻译后端。
  • WhisperStreaming, LocalAgreement policy：另一种流式处理方式，用于较低延迟的识别任务。
  • Sortformer / Diart：说话人分离 / 区分的模型后端选项。Sortformer 是较新的选项，Diart 是较老/备用的选项。
  • 可选的加速或硬件优化：例如支持 Apple Silicon 的优化后端（MLX Whisper），也支持 GPU 或 CPU 运行等。
  • 前端 + 后端通信通过 WebSocket 之类的方式，前端可以获取实时结果并显示在 UI 上。

使用方式

快速启动方式大致是：

  1. 安装 whisperlivekit 包（pip install）。
  2. 启动一个服务器端，例如命令 whisperlivekit-server --model base --language en。这样会启动一个服务接受音频输入并输出文字等。
  3. 在浏览器打开对应地址（默认 localhost:8000），前端页面就能采集你的麦克风音频，然后浏览器显示实时转写。
  4. 可以加上参数控制是否做说话人分辨（diarization）、是否翻译、选择模型大小、语言等。
  5. 支持 Docker 部署，用以在生产环境中运用。

优点与局限

下面是我觉得这项目的优点和可能的限制 /挑战。

优点

  • 实时性强：为了支持低延迟，对 Whisper 这种常规批量模型做了流式／增量处理、缓冲处理等优化。适合会议、对话、直播等场景。
  • 本地处理（或部分本地）：减小对网络、云服务的依赖，有利于隐私、安全、延迟控制。
  • 说话人区分 + 多语言支持：这让它不只是单纯的 ASR，用起来用途更宽。
  • 前后端全套：提供 UI + 服务端 +可扩展性，用户可以快速搭起来并做定制。

局限 /挑战

  • 资源消耗：要做到实时识别 +翻译 +说话人区分，模型和计算资源要求不低，尤其使用大模型或在多人语音、多噪声环境下。 GPU 或者强 CPU 是推荐的。
  • 延迟 vs 精度之间的权衡：为降低延迟，可能会在某些情况下牺牲精度，比如上下文不完整、句子被切割得不自然。
  • 语言检测/翻译质量依环境而异：不同语言／口音／背景噪声的识别质量可能差异较大。翻译模型也有局限。
  • 部署复杂度：虽然提供 Docker 等支持，但在做大规模部署或在受限硬件（边缘设备、嵌入式设备）上运行可能需要做不少调优。

应用场景

可以用在下面这些地方：

  • 线上会议的自动字幕与翻译
  • 教育环境（课堂、讲座）让听障人士或非母语者跟上内容
  • 客服中心录音 +自动翻译 +识别不同说话者
  • 播客或采访录制 +后期处理，一边录一边显示转写／翻译
  • 实时直播场景（视频直播加字幕）

Github：https://github.com/QuentinFuxa/WhisperLiveKit
油管：https://youtu.be/ikqbvCwl9yo


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