SenseVoice Small 在 Jetson Orin Nano 上的轻量化部署实测
1. 项目背景与价值
语音识别技术正在从云端走向边缘，越来越多的应用场景需要在本地设备上实现实时语音转文字。SenseVoice Small 作为阿里通义千问推出的轻量级语音识别模型，为边缘计算设备提供了理想的解决方案。
Jetson Orin Nano 作为英伟达推出的边缘 AI 计算设备，拥有强大的 GPU 性能和低功耗特性，非常适合部署轻量级 AI 模型。本文将详细介绍如何在 Jetson Orin Nano 上部署 SenseVoice Small 模型，实现高效的本地语音识别服务。
传统的语音识别服务往往需要联网使用，存在延迟高、隐私泄露风险等问题。通过本地部署，我们可以在保证识别精度的同时，实现毫秒级响应，并且所有音频数据都在本地处理，确保了用户隐私安全。
2. 环境准备与系统配置
2.1 硬件要求
Jetson Orin Nano 是本次部署的核心设备，建议选择 8GB 内存版本以确保流畅运行。设备需要连接稳定的电源，并保证良好的散热条件。虽然模型轻量，但持续推理会产生一定的热量。
除了主机设备，还需要准备：
- 麦克风或音频输入设备（用于实时录音测试）
- 扬声器或耳机（用于音频回放验证）
- 稳定的网络连接（用于初始环境配置）
2.2 系统环境搭建
首先确保 Jetson Orin Nano 运行最新的 JetPack 系统。通过终端执行以下命令更新系统：
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
安装必要的 Python 环境依赖：
sudo apt install python3-pip python3-venv python3
python3 -m venv sensevoice-env
source sensevoice-env/bin/activate
安装 CUDA 相关依赖（JetPack 通常已预装，但需要确认版本兼容性）：
nvcc --version # 确认 CUDA 版本
nvidia-smi # 确认 GPU 状态
3. 核心部署步骤
3.1 模型下载与配置
从官方渠道获取 SenseVoice Small 模型文件。由于 Jetson Orin Nano 采用 ARM 架构，需要确保所有依赖库都有对应的 ARM 版本支持。
创建项目目录结构：
mkdir sensevoice-deployment
cd sensevoice-deployment
mkdir models audio_temp results
将下载的模型文件放置在 models 目录下，并设置正确的文件权限：
chmod 755 models/*
3.2 依赖库安装
安装必要的 Python 依赖库，特别注意选择兼容 ARM 架构的版本：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install streamlit librosa soundfile pydub
验证关键库的安装情况：
torch
(torch.cuda.is_available())
(torch.version.cuda)
