2 篇文章带有标签 “whisperlivekit”

内网IP：27.41.19.62

服务	说明	端口	模型	备注
whisperlivekit	实时语音识别服务	8000	Whisper small (默认) large-v3-turbo	带说话人分离
FunASR	实时语音识别服务	8000	语音识别：paraformer-zh 实时语音识别：paraformer-zh-streaming 实时语音端点检测：fsmn-vad 标点恢复：ct-punc 文本逆规范化：fst_itn_zh	实时与非实时一体化协同（2pass）服务模式
llama-server	GGUF 模型推理服务	8080	Qwen3 Qwen3-8B-Q5_K_M.gguf	模型名：qwen3 上下文长度：32K 不思考

系统设置

系统优化

最大功率模式（一次性设置）

sudo nvpmodel -m 0

启动最高频率（每次重启后设置）

sudo jetson_clocks

清理内存

sync && echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches

WhisperLiveKit

• WhisperLiveKit - 实时语音识别

部署服务

tmux new -s wlk

默认容器内应用（标点识别有时会失灵 ⚠️）

WhisperLiveKit 演示

实时、完全本地化的语音转文本，带说话人识别功能

WhisperLiveKit 架构

构建 WhisperLiveKit

运行 pytorch 容器 - CUDA (JetsonThor)

docker run -it \
    --ipc=host \
    --net=host \
    --runtime=nvidia \
    --name=whisperlivekit \
    -v ~/.cache:/root/.cache \
    -v /models:/models \
    nvcr.io/nvidia/pytorch:25.10-py3 \
    bash

生成证书

mkdir -p .cert && cd .cert

openssl req -x509 -newkey rsa:4096 \
  -keyout key.pem \
  -out cert.pem \
  -days 365 \
  -nodes \
  -subj "/C=CN/ST=ShanDong/L=JiNan/O=LNSoft/OU=LNSoft/CN=localhost/emailAddress=wjj@163.com"

参数解释：

• -x509：生成自签名证书
• -newkey rsa:4096：新建 4096 位 RSA 密钥
• -keyout key.pem：输出私钥文件
• -out cert.pem：输出证书文件
• -days 365：证书有效期 365 天
• -nodes：不加密私钥（即无需输入密码）
• -subj：直接指定证书主题，跳过交互式输入