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CAM++嵌入式部署：树莓派运行可行性测试记录

1. 引言：为什么要在树莓派上跑说话人识别？

你有没有想过，让家里的智能音箱不仅能听懂你说什么，还能分辨出“这是爸爸在说话”还是“妈妈回来了”？这背后的核心技术之一，就是说话人识别（Speaker Verification）。

最近我接触到了一个叫CAM++的中文说话人验证模型，由达摩院开源、社区开发者“科哥”做了Web界面二次开发后变得非常易用。它能判断两段语音是否来自同一个人，还能提取声纹特征向量，准确率不错，而且对中文支持很好。

但问题来了——这个模型能在树莓派这种低功耗小设备上跑起来吗？如果能，那我们就可以把它集成进智能家居、门禁系统、儿童陪伴机器人等场景中，真正实现本地化、隐私安全的声纹识别。

于是，我做了一次完整的可行性测试：把 CAM++ 部署到树莓派 4B 上，看它能不能稳定运行、响应速度如何、资源占用高不高。这篇记录就是整个过程的真实还原，不吹不黑，全是一手实测数据。

1.1 什么是 CAM++？

简单说，CAM++ 是一种基于深度神经网络的说话人验证模型，全称是Context-Aware Masking++，论文发表于 ICASSP 2023。它的特点是：

• 轻量化设计，适合边缘部署
• 支持 16kHz 中文语音输入
• 输出 192 维声纹 embedding 向量
• 在 CN-Celeb 测试集上的 EER（等错误率）为 4.32%，表现优秀

官方模型托管在 ModelScope 平台，而“科哥”在此基础上封装了 WebUI，让我们可以通过浏览器直接操作，无需写代码也能完成验证和特征提取。

1.2 测试目标

本次测试的目标很明确：

• 是否能在树莓派 4B（4GB 内存）上成功部署并启动服务？
• ⏱ 单次语音比对的平均耗时是多少？
• 💾 运行时 CPU 和内存占用情况如何？
• 🔊 实际使用体验是否流畅？有无卡顿或崩溃？
• 📦 后续能否进一步优化性能，用于长期运行？

如果你也在考虑将 AI 声纹识别落地到嵌入式设备，这篇内容会给你最真实的参考。

2. 环境准备与部署流程

2.1 硬件配置

注：选择 64 位系统是为了更好地支持 Python 和 PyTorch 的 ARM64 构建版本。

2.2 软件依赖安装

首先更新系统并安装必要工具：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip git ffmpeg libatlas-base-dev -y

其中libatlas-base-dev是为了加速 NumPy 的数学运算，这对没有 GPU 的树莓派至关重要。

然后创建虚拟环境（推荐做法）：

python3 -m venv campplus_env source campplus_env/bin/activate

2.3 克隆项目并安装依赖

根据文档提示，项目位于/root/speech_campplus_sv_zh-cn_16k目录下。我们先模拟部署路径：

cd ~ git clone https://github.com/koge/speech_campplus_sv_zh-cn_16k.git cd speech_campplus_sv_zh-cn_16k pip install -r requirements.txt

注意：原始requirements.txt中可能包含 x86 架构专用包，需手动调整为 ARM 兼容版本。例如：

• 将torch替换为官方 ARM64 版本：

  pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.0.1%2Bcpu-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

• 安装 torchaudio 类似方式，确保匹配版本。

2.4 启动服务

按照用户手册执行启动脚本：

bash scripts/start_app.sh

该脚本实际内容如下（简化版）：

#!/bin/bash python app.py --host 0.0.0.0 --port 7860

等待几秒后，终端显示：

Running on local URL: http://0.0.0.0:7860

说明服务已成功启动！

3. 功能测试与实际运行效果

3.1 访问 WebUI 界面

通过局域网另一台电脑访问树莓派 IP 地址加端口：

http://<树莓派IP>:7860

页面加载正常，UI 渲染清晰，导航栏包含“说话人验证”和“特征提取”两个主要功能模块，顶部还标注了“webUI二次开发 by 科哥”，版权信息完整。

图：CAM++ WebUI 在树莓派上成功运行

虽然首次加载稍慢（约 3~4 秒），但后续切换页面基本无延迟，交互体验良好。

3.2 功能一：说话人验证测试

使用步骤回顾

1. 切换到「说话人验证」标签页
2. 上传两段音频（WAV 格式，16kHz）
3. 设置相似度阈值（默认 0.31）
4. 点击「开始验证」

实测案例

结论：模型判断逻辑合理，分数分布符合预期，且响应时间稳定在2.5~2.8 秒之间，完全可以接受。

3.3 功能二：特征提取测试

进入「特征提取」页面，上传单个音频文件进行 embedding 提取。

输出示例

系统返回以下信息：

文件名: test.wav Embedding 维度: (192,) 数据类型: float32 数值范围: [-0.87, 1.03] 均值: 0.042, 标准差: 0.211 前10维: [0.12, -0.05, 0.33, ..., 0.07]

同时可选择保存.npy文件至 outputs 目录，结构如下：

outputs/ └── outputs_20260104223645/ ├── result.json └── embeddings/ └── test.npy

批量提取多个文件也顺利完成，未出现内存溢出或进程崩溃。

4. 性能分析与资源占用监测

这才是关键部分：在树莓派这种资源受限设备上，AI 模型到底吃不吃得消？

我使用htop和vcgencmd实时监控 CPU、内存和温度。

4.1 启动阶段资源消耗

启动时主要是模型加载和初始化，属于正常波动。

4.2 推理阶段性能表现

每次语音验证任务期间监测：

重点观察点：

• 没有发生内存泄漏，多次连续测试后内存仍保持稳定。
• 虽然 CPU 占用较高，但并未满载锁死，系统仍有余力处理其他轻量任务。
• 温控良好，在加装主动散热的情况下可长时间运行。

4.3 对比 PC 端运行效率

虽然速度慢了约 3 倍，但在本地边缘场景中完全可用。毕竟我们不是做实时通话监听，而是用于身份核验、日志记录这类非高频任务。

5. 优化建议与实用技巧

虽然原生部署已经能跑通，但为了让它更稳定、更高效，我总结了几条实战经验。

5.1 减少启动依赖，提升稳定性

原始start_app.sh可能缺少异常捕获机制。建议改写为带日志输出和守护功能的版本：

#!/bin/bash cd /root/speech_campplus_sv_zh-cn_16k source ~/campplus_env/bin/activate nohup python app.py --host 0.0.0.0 --port 7860 >> logs/app.log 2>&1 & echo "CAM++ 服务已后台启动，日志写入 logs/app.log"

这样即使 SSH 断开也不会中断服务。

5.2 添加开机自启（systemd）

创建 systemd 服务文件：

# /etc/systemd/system/campplus.service [Unit] Description=CAM++ Speaker Verification Service After=network.target [Service] ExecStart=/bin/bash /root/run.sh WorkingDirectory=/root/speech_campplus_sv_zh-cn_16k User=pi Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target

启用服务：

sudo systemctl enable campplus.service sudo systemctl start campplus.service

从此插电即用，无需手动登录启动。

5.3 音频预处理建议

为保证识别质量，请尽量满足以下条件：

• 使用16kHz、单声道、WAV 格式音频
• 录音时长控制在3~10 秒
• 避免背景噪音、回声或多人同时说话
• 若使用 MP3 等格式，建议先用 FFmpeg 转码：

  ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -f wav output.wav

5.4 如何提高准确率？

• 多段采样比对：不要只用一句话做判断，采集用户多句话生成平均 embedding
• 动态调整阈值：根据应用场景设置不同安全等级（见下表）

6. 总结：树莓派运行 CAM++ 完全可行！

经过全面测试，我可以给出明确结论：

CAM++ 在树莓派 4B 上可以稳定运行，具备实际应用价值。

尽管推理速度不如高性能 PC，但在大多数嵌入式场景中，2.5 秒左右的响应时间是可以接受的。更重要的是，它实现了本地化处理、零云端依赖、高隐私保护的优势。

6.1 成功要素总结

• 模型本身足够轻量（CAM++ 架构优化好）
• WebUI 设计简洁直观，降低使用门槛
• 树莓派 64 位系统 + 正确编译的 PyTorch 支持是关键
• 合理的散热措施保障长时间运行

6.2 适用场景推荐

• 智能家居声纹门锁
• 儿童教育机器人个性化响应
• 办公室考勤系统（语音打卡）
• 老人看护设备的身份识别
• 私人语音日记自动标记作者

6.3 下一步计划

接下来我会尝试：

• 将模型转换为 ONNX 或 TensorRT Lite 进一步提速
• 结合 VAD（语音活动检测）实现自动切片
• 开发 Android App 作为远程客户端
• 探索多设备协同声纹库构建

如果你也想动手试试，欢迎联系“科哥”获取最新镜像包，或者直接基于本文方法自行部署。

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