Whisper 部署和如何集成到 Jitsi Meet 作为实时转录服务

系统梳理一下 Whisper 部署 和 如何集成到 Jitsi Meet 作为实时转录服务。

一、Whisper 简介

Whisper 是 OpenAI 开源的语音识别（ASR, Automatic Speech Recognition）模型，支持多语言和自动翻译。它常用于会议转录、字幕生成、语音助手等场景。
在 Jitsi Meet 场景下，Whisper 可以作为 transcriber service，把会议中的语音流转成文本，并通过 Prosody → Jicofo → 前端展示为字幕。

二、Whisper 的部署方式

Whisper 模型较大，运行需要一定算力。主要有几种部署思路：

1. 直接运行官方模型

安装依赖：

git clone https://github.com/openai/whisper.git
cd whisper
pip install -r requirements.txt

使用：

whisper example.wav --model medium --language en

缺点：延迟较高，不适合实时转录（适合离线录音转录）。

2. Whisper.cpp（轻量化推理）

whisper.cpp 是一个 C++ 实现，支持 CPU/GPU，资源占用小。

构建：

git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
cd whisper.cpp
make

转录：

./main -m models/ggml-base.en.bin -f audio.wav

优点：可在服务器上实时运行，延迟低，适合嵌入 Jitsi。

3. 服务化部署（推荐）

使用 FastAPI/Flask 封装 Whisper，暴露 HTTP/gRPC 接口。

例如一个 HTTP 服务：

from fastapi import FastAPI, UploadFile
import whisper

app = FastAPI()
model = whisper.load_model("small")

@app.post("/transcribe")
async def transcribe(file: UploadFile):
    audio = await file.read()
    with open("temp.wav", "wb") as f:
        f.write(audio)
    result = model.transcribe("temp.wav")
    return {"text": result["text"]}

启动：

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

这样 Whisper 就能以 REST API 方式被调用。

三、Jitsi Meet 的 Transcriber 服务机制

Jitsi Meet 的实时转录是通过 Jigasi（Jitsi Gateway for SIP / transcription）来实现的。
流程是：

Jigasi 作为会议的一个“隐形参与者”加入房间。
它会订阅所有人的音频流。
Jigasi 把音频送到 Speech-to-Text (STT) 服务。
得到的文本通过 Prosody → Jicofo → 前端字幕 UI 显示。

下面的方案是ChatGPT给的，已经有点落后了，现在的Jitsi已经支持集成Whisper，不需要自己修改Jitsi。

四、Whisper 集成到 Jitsi 的方案

有几种方式：

方案 A：改造 Jigasi 插件（推荐）

Jigasi 有接口 TranscriptionService.java，可以实现一个新的类调用你的 Whisper API。
参考现有的 GoogleCloudTranscriptionService.java。
你只需要实现：
```
String transcribe(AudioBuffer audio);
```
→ 发送音频到 Whisper HTTP API，返回结果。

方案 B：通过 WebSocket 转录

启动一个 Whisper 实时服务，支持 WebSocket 输入音频流。
Jigasi 的 TranscriptionGatewaySession 改造为发送 WebSocket 音频帧。
Whisper 返回 JSON 文本 → Jigasi → Prosody → 前端字幕。

方案 C：旁路方式（独立Bot）

写一个“转录 Bot”，用 lib-jitsi-meet 作为隐形客户端加入会议，订阅音频 → 推给 Whisper → 再通过 chat message / subtitle API 回传字幕。
这种方式不用改 Jigasi，但字幕不是 Jitsi 原生字幕，而是以消息形式发给前端。

五、实际部署建议

如果测试用 / 小规模：
whisper.cpp → REST API → 改 Jigasi → 完成转录。
如果需要大规模并发：
- 部署 Whisper 服务（Docker + FastAPI/gRPC）。
- 加一个队列（Kafka/Redis Stream），解耦音频流和转录服务。
- Jigasi 只负责送音频，不直接调用 Whisper。
GPU 加速：
- Whisper 在 GPU 上快很多。
- 推荐用 openai/whisper + CUDA，或用 faster-whisper（CTranslate2 实现，优化更好）。

六、总结

Whisper 部署可以用官方 Python 版、whisper.cpp，或服务化。
Jitsi Meet 的字幕是通过 Jigasi → STT 服务 → Prosody → 前端完成的。
你需要在 Jigasi 中实现一个调用 Whisper API 的 TranscriptionService。
小规模可直接 REST API，大规模建议做异步转录服务。

此外，你最好还知道Kaldi 和 Vosk 的关系：

1. Kaldi 是什么

Kaldi 是一个著名的 语音识别研究工具包（ASR toolkit），最早由 Daniel Povey 在 2011 年创建。
用 C++ 编写，核心做的是：
- 声学模型训练（GMM、DNN、TDNN、chain models...）
- 语言模型对接（KenLM、OpenFST）
- 解码器实现（WFST）
- 特征提取（MFCC、fbank、ivector...）
优点：灵活、功能强大，研究人员最爱。
缺点：复杂、难上手、部署难。如果只是要跑实时 ASR，Kaldi 太重了。

2. Vosk 是什么

Vosk 是一个基于 Kaldi 的语音识别工具库。
由 alphacephei 团队开发，目标是 易用、跨平台、实时部署。
特点：
- 提供 Python、Java、Node.js、C++、Rust、Go 等多语言 API。
- 支持 流式识别（边说边出结果）。
- 内置预训练模型（多语言）。
- 可以直接拿来做实时字幕、语音助手。
核心还是用 Kaldi 训练/推理的模型，但封装了一层简单 API。

3. 二者关系

可以这么理解：

Kaldi = 引擎（底层算法库，研究人员用来训练、测试语音识别系统）
Vosk = 产品化封装（在 Kaldi 基础上打包成 SDK / API，方便开发者直接用）

就好比：

TensorFlow / PyTorch（研究框架）
Transformers / HuggingFace API（封装好的库，能直接推理）

4. Whisper 和它们的对比

Kaldi：偏研究，复杂，传统 ASR 流程（HMM/DNN + WFST 解码）。
Vosk：Kaldi 的易用版，部署简单，适合中小型实时应用。
Whisper：基于 Transformer 的端到端语音识别，不用 WFST，不需要手动训练声学/语言模型，准确率高，但推理比 Vosk 重一些。

👉 总结一句：
Kaldi 是底层 ASR 框架，Vosk 是在 Kaldi 上封装出来的“开发者友好版”。