算法
案例介绍
完成流式Streaming-TTS推理改造，基于WebSocket实现音频分片边生成边推送，降低首包播放延迟；通过vLLM+混合精度推理、动态Batch批量请求优化并发性能，使用FastAPI封装服务并Docker容器打包部署，最终交付可商用高可用TTS服务，满足低延迟、高并发的生产使用标准
算法
案例介绍
本项目基于Qwen-TTS、CosyVoice开源模型，面向客服机器人场景完成生产级落地优化。负责前端文本归一化模块开发，通过规则+小样本LLM方案解决多音字、数字、计量单位发音错误问题；采用LoRA轻量化微调方案，依托客服场景语料优化音色、停顿与韵律表现，优化长文本智能分句逻辑，改善大段文本断句生硬、语气割裂问题。
完成流式Streaming-TTS推理改造，基于WebSocket实现音频分片边生成边推送，降低首包播放延迟；通过vLLM+混合精度推理、动态Batch批量请求优化并发性能，使用FastAPI封装服务并Docker容器打包部署，最终交付可商用高可用TTS服务，满足低延迟、高并发的生产使用标准
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