检查已安装依赖库版本

使用以下命令列出当前Python环境中已安装的库及其版本：

pip list

重点关注与音频处理相关的库，如librosa、soundfile、torchaudio等。记录这些库的具体版本号，与WhisperLiveKit官方要求的版本进行比对。

验证CUDA与PyTorch兼容性

运行以下Python代码检查CUDA是否可用及PyTorch版本：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

确保PyTorch版本与CUDA驱动版本匹配。参考PyTorch官方文档的版本对应表，必要时重新安装指定版本的PyTorch：

pip install torch==1.13.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

更新FFmpeg组件

音频解码依赖FFmpeg，通过以下命令安装或更新：

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

在Windows系统可通过官方二进制包安装，并确保ffmpeg命令加入系统PATH环境变量。

创建干净的虚拟环境

为避免现有环境污染，建议新建虚拟环境：

python -m venv whisper_env
source whisper_env/bin/activate  # Linux/Mac
whisper_env\Scripts\activate     # Windows

然后在纯净环境中重新安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

降级冲突库版本

当检测到版本冲突时，手动指定兼容版本安装：

pip install numpy==1.23.5 librosa==0.9.2

特别注意numba与llvmlite的版本对应关系，常见组合如：

pip install numba==0.56.4 llvmlite==0.39.1

检查模型文件完整性

验证下载的模型文件哈希值是否匹配官方发布值：

shasum large-v2.pt

对于在线下载的模型，可通过设置download_root参数指定缓存目录，避免重复下载损坏文件：

model = whisper.load_model("large-v2", download_root="/path/to/cache")