案例介绍
本项目基于OpenAI Whisper构建了一个智能语音交互助手，结合深度学习技术实现高精度的语音识别与自然交互。系统采用Whisper-large-v3作为核心语音识别引擎，支持98种语言的实时转写，通过微调优化在嘈杂环境下的识别准确率。语音输入经端点检测(VAD)分段后送入Whisper模型，输出的文本通过本地化的大语言模型（如ChatGLM3-6B或Qwen1.5）进行语义理解，生成上下文相关的自然语言响应，最终通过TTS引擎（如VITS或微软语音合成）实现语音输出。系统创新性地集成了声纹识别模块，可区分不同用户并记忆个性化偏好，同时采用RAG技术接入本地知识库增强专业领域问答能力。部署方案支持边缘计算（Nvidia Jetson）和云端服务两种模式，响应延迟控制在800ms以内，适用于智能家居控制、多语言会议转录、残障人士辅助交互等场景。项目开源了针对中文场景优化的Whisper微调模型和轻量化部署工具链，在LibriSpeech测试集上达到4.2%的WER，相比原始模型提升15%的识别效率。
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