北京其它兼职程序员外包

需求描述

一、项目背景
基于阿里开源语音识别框架（FunASR 或 Qwen-ASR），当前模型已具备基础识别能力，但尚未满足生产环境要求。现需对模型进行工程化优化与调优，使其在真实业务场景中稳定运行。
二、任务目标
对现有ASR系统进行全面优化，使其满足客服、语音机器人等场景的生产要求，包括但不限于低延迟、高准确率、高稳定性和高并发能力。
三、工作内容
1. 模型调优与优化
基于 FunASR / Qwen-ASR 进行模型优化（可涉及微调、解码优化等）
针对中文普通话及可能存在的口音进行识别优化
优化噪声环境（客服通话、电话音频等）下识别效果
支持热词增强（如业务关键词、人名、地名等）
2. 实时识别能力优化
支持流式识别（Streaming ASR）
优化端到端延迟
支持边说边出结果（低延迟 partial result）
3. 工程化与性能优化
支持 GPU / CPU 混合部署
支持批处理（batching）与动态批处理
推理加速（TensorRT / ONNX Runtime / CUDA优化等）
模型加载时间优化（冷启动优化）
4. 并发与系统能力建设
支持高并发请求处理
支持水平扩展（多实例部署）
提供服务化接口（HTTP / WebSocket / gRPC）
5. 稳定性与容错
异常音频处理（空音频、噪声、断流等）
服务限流与降级机制
日志与监控（QPS、延迟、错误率等）
四、核心技术指标
指标 要求
识别准确率（普通话） ≥ 95%（标准测试集）
噪声环境准确率 ≥ 90%
实时流式延迟 ≤ 200ms
完整句子延迟 ≤ 1.5s
并发能力 ≥ 300路并发（单机）
单路CPU占用 可控（需说明资源模型）
GPU利用率 ≥ 60%（高负载时）
稳定运行时间 ≥ 7×24小时无异常
五、交付内容
完整可部署ASR服务的源代码及安装包
模型与调优说明文档
接口文档（API说明）
性能测试报告（含压测数据）
部署方案（单机/集群）
代码及训练/调优脚本
使用示例代码
六、验收标准
按指标进行压测验证（提供测试脚本）
在指定数据集上验证准确率
实际业务音频抽样测试通过
连续稳定运行测试（至少72小时）
七、加分项
有FunASR/Qwen-ASR实战经验
有客服/呼叫中心语音项目经验
支持多语言/方言优化能力
支持端侧或边缘部署优化