小智AI低延迟服务端ASR搭建教程

近两个月来，小智AI的受欢迎程度持续攀升。此前我们介绍了自建服务端的初步尝试，反响远超预期，后台收到了海量咨询。由于精力有限无法逐一回复，因此从本篇开始，将逐步整理成系列文章，集中解答大家最关心的问题。

为清晰阐述整体交互逻辑，我们当时手绘了一张架构图，供大家回顾。从图中可以直观看出，服务端延迟主要来自三个环节：语音转文本（ASR）、大语言模型（LLM）以及文本转语音（TTS），并且这三个环节均采用流式输入输出方式。

小智如何实现平均语音响应延迟低于800ms？这要从完整交互链路说起。今天，我们先深入拆解第一环——自动语音识别（ASR），为各位的技术选型提供参考。

ASR技术方案选型解析

ASR的技术方案主要有两条路径：要么接入外部API，要么在本地部署模型。本地部署又可细分为GPU推理和CPU推理两种方式。

接入外部语音识别API

我们重点测试了阿里云语音识别服务中的Paraformer系列。采用按量计费模式，sensevoice-v1价格为2.52元/小时，而paraformer-realtime-v2则便宜许多，仅0.864元/小时。但需注意API限流：sensevoice-v1的RPS为10，paraformer-realtime-v2为20。此外，Paraformer支持实时流式识别，而sensevoice不支持流式，且仅接受URL输入。

本地部署ASR模型

该方案也是小智开源服务端所采用的，涉及三个本地模型：VAD模型、ASR模型和声纹向量模型。本地部署的最大优势在于完全自主可控，当请求并发量上升时，能够灵活动态地扩缩容。下面，我们来实测这几个模型的延迟表现。

本地部署模型延迟实测

本次测试采用的模型分别为：VAD模型使用speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch，ASR模型选用近期热门的SenseVoiceSmall，声纹向量模型则采用speech_eres2netv2w24s4ep4_sv_zh-cn_16k-common。

我们以一段4.3秒的音频作为样本，进行流式输入测试。代码逻辑为读取PCM数据，按照帧大小（60ms对应960字节）逐步输入给worker，最后再发送几段空白音频以触发识别结束。

实测数据如下表所示：

注：上述测试所用GPU为Nvidia GTX 4080。

VAD模型参数规模较小，GPU推理的优势并不显著。然而，语音识别和声纹向量这两个模型若不使用GPU，用户体验将大幅下降。既然决定采用GPU，接下来需重点关注成本和配置问题。

基于GPU的推理方案与成本分析

好消息是，这三个模型对显存要求不高，4GB显存即可满足需求。不过，当前市场上主流GPU云厂商的最低配置方案通常从11GB显存起步，价格约为0.99元/小时。

若您有更低成本的方案，欢迎在评论区分享交流。

我们在趋动云上测试了最低配置方案，并编写了并发测试代码。测试结果显示：CPU满载运行，内存占用与显存占用情况清晰可见。GPU利用率基本维持在100%，显存峰值未超过4GB。内存方面至少需要保证4GB以上，主要用于处理客户端发送的音频数据。

程序启动后，会维护一个worker字典，每个会话拥有独立的worker实例，支持并行处理。然而，随着并发量上升，延迟也会明显增加。要实现负载均衡，需要在asr-server服务端实现相应逻辑，然后手动进行扩容。

最后算一笔经济账：单台实例每天成本为0.49×24=12元，一个月即360元。因此，打算自建服务端的朋友，光是ASR这一项开销，您可要考虑清楚？

当然，如果只是个人尝试，可以薅一波新手福利。许多平台为新注册用户赠送免费算力，不妨先体验一番。

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