WhisperLiveKit 本地部署指南：从环境配置到服务启动
WhisperLiveKit 是一个基于实时语音识别技术的开源工具，常用于构建本地语音处理应用，如直播字幕生成或语音转写服务。本指南将逐步引导您完成本地部署的全过程，从环境准备到服务启动。
步骤 1: 环境配置
部署前，确保您的系统满足基本要求：
- 操作系统：推荐使用 Linux（如 Ubuntu 22.04）或 macOS（Big Sur 及以上）。Windows 系统可能需额外配置。
- 必要工具：
虚拟环境：创建隔离环境以避免依赖冲突。
python3 -m venv whisper-env
source whisper-env/bin/activate # Linux/macOS
安装 FFmpeg：处理音频文件。
sudo apt-get install ffmpeg # Ubuntu/Debian
brew install ffmpeg # macOS
安装 Git：用于克隆代码仓库。
sudo apt-get install git # Ubuntu/Debian
brew install git # macOS
Python 环境：安装 Python 3.8 或更高版本。您可以使用以下命令检查版本：
python3 --version
如果未安装，从 Python 官网 下载并安装。
步骤 2: 安装依赖
克隆仓库并安装所需 Python 包：
安装依赖包：使用 pip 安装 requirements.txt 中的库。
pip install -r requirements.txt
关键依赖包括 PyTorch（用于模型推理）和 Flask（用于 Web 服务）。如果安装失败，检查网络或使用镜像源。
克隆代码：从官方仓库获取源代码。
git clone https://github.com/example/whisperlivekit.git
cd whisperlivekit
步骤 3: 服务配置
配置服务参数以适应本地环境：
配置文件调整：编辑 config.yaml（如果有），调整音频采样率或超时设置。例如：
audio:
sample_rate: 16000 # 标准采样率
server:
timeout:
