录音质检，只质检录音，没有显卡的服务器配置分析

如果不做实时质检，只做录音质检，且需要支持 500并发，可以通过以下优化策略和资源配置来实现高效处理：

核心优化思路

批量处理：
- 将录音文件分批次处理，避免单次并发过高导致资源耗尽。
- 使用任务队列（如Celery + Redis）管理任务调度，控制并发数。
异步处理：
- 采用异步框架（如FastAPI + Uvicorn）提升CPU利用率。
内存优化：
- 使用轻量级模型（如Vosk或WeNet的轻量版），减少单路内存占用。
硬件扩展：
- 单机性能不足时，横向扩展多台服务器，通过负载均衡分摊压力。

部署方案

1. 任务队列（Celery + Redis）

架构设计：
- 录音文件上传至存储（如阿里云OSS），任务队列分发至多个ASR Worker处理。
- 每个Worker处理10~20路并发，避免资源争抢。

代码示例：

from celery import Celery
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import waveapp = Celery('asr_tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
model = Model("vosk-model-cn")  # 预加载模型@app.task
def transcribe_audio(file_path):wf = wave.open(file_path, "rb")recognizer = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())while True:data = wf.readframes(4000)if len(data) == 0:breakrecognizer.AcceptWaveform(data)return recognizer.FinalResult()

2. 异步服务（FastAPI + Uvicorn）

架构设计：
- 使用FastAPI接收录音文件，异步调用ASR模型处理。
- 每个Worker分配2~4核，启动多个Worker提升并发能力。

代码示例：

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import wave
import asyncioapp = FastAPI()
model = Model("vosk-model-cn")  # 预加载模型@app.post("/transcribe")
async def transcribe(file: UploadFile = File(...)):with wave.open(file.file, "rb") as wf:recognizer = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())while True:data = wf.readframes(4000)if len(data) == 0:breakrecognizer.AcceptWaveform(data)return {"text": recognizer.FinalResult()}

资源分配与并发能力

单机配置（16核64GB）

资源维度	估算值	说明
CPU	500路（16核 × 30路/核）	每核处理30路，开启多线程优化
内存	500路 × 150MB = 75GB	需64GB内存，部分任务延迟处理
磁盘IO	高	建议使用SSD提升文件读取速度

集群配置（2台16核64GB）

资源维度	估算值	说明
CPU	1000路（2台 × 500路）	通过Nginx负载均衡分摊任务
内存	1000路 × 150MB = 150GB	每台64GB内存，总内存128GB
网络带宽	中等	确保内网带宽足够（如10Gbps）