语音识别全栈国产化技术实践白皮书总结
一、白皮书简介
《语音识别全栈国产化技术实践白皮书》介绍了一套基于紫光计算机集群和摩尔线程全功能GPU的语音识别解决方案，包含流式语音识别和离线语音转写两大核心服务。该方案具备完整音频预处理与后处理能力（VAD、ASR、标点生成与文本归一化ITN），支持热词增强与垂直领域语言模型定制，输出可选字级/句子级时间戳，满足实时转写、检索索引和高精度后处理需求。系统已通过国家工业信息安全发展研究中心（“国检”）检测，验证其在多种噪声环境下的稳定性和识别准确性。
二、应用场景
- 电话客服质检与话单转写：支持大批量录音离线转写与准实时通话监控，便于质检、关键词抽取与话单归档。
- 会议与访谈记录：长时音频离线转写、自动切句和时间索引，便于内容检索和二次编辑。
- 客服机器人/IVR打点与实时转写：流式模型低延迟输出，结合热词和垂类LM提升行业用语识别率。
- 媒体转写与字幕生成：自动标点、数字与格式归一化（ITN）保证字幕可读性与同步性。
- 行业定制场景：金融、电力、医疗等需要垂直语言模型适配的场景，通过语言模型定制提升专业词识别能力。
三、技术介绍
（一）主要功能
- 支持单声道8k、16k音频请求，覆盖中文普通话、中英混合、英文识别。
- 全链路语音处理能力：
- 语音活动检测（VAD）
- 端到端语音识别（ASR，流式/离线）
- 自动标点恢复
- 文本归一化（ITN）
- 字级/句子级时间戳输出
- 行业定制与增强能力：
- 热词自定义（Custom Hotwords）
- 垂类语言模型定制（Domain LM Adaptation）
- 多场景适配（日常生活对话、电话客服、会议访谈等）
- 多线程调用：支持多线程、多并发请求。
- 高识别准确率：国检测试显示，底噪、高噪环境下关键词识别、连续语音识别、数字识别准确率均大于90%。
- 高识别速度：
- 单张MTT S4000显卡，1并发非流式离线转写RTF 0.02，10并发RTF 0.06
- 流式实时识别1并发RTF 0.08，10并发RTF 0.23
（二）核心技术特色
- 端到端统一架构：支持流式与非流式推理，延迟可控且准确率高。
- 自注意力机制建模：结合摩尔线程MUSA推理架构，提升识别准确性。
- 大规模数据驱动与领域自适应：
- 结合质检大模型生成伪标签数据
- 使用NST技术迭代质检大模型
- 训练语料：数十万小时通用语料+数万小时电话客服垂类语料
- 垂类语言模型微调与深度适配
- 分阶段课程表学习与多任务训练：
- 课程表学习提升模型收敛速度与稳定性
- 多任务联合训练提升边界检测、时序对齐与后处理能力
- 强化学习技术：增强对长音频、含噪音频的解码能力及关键词识别。
- 中英混识别能力：通过自研语音合成大模型生成中英混音频数据，增强中英混识别能力。
- 全链路工程化后处理能力：
- 内置VAD、自动标点恢复、ITN、字级/句子级时间戳输出
- 支持字幕生成、质检索引与精确对齐
- 支持热词注入与偏置、垂直语言模型在线/离线融合
- 推理优化与高吞吐低延迟：算子融合、显存调度与流水线并发优化，降低单样本延时与并发RTF。
- 评测与行业基线：在电话客服等行业数据集上使用CER、NIST等指标衡量，保持行业领先准确率与稳定性。
（三）接口协议
- 流式语音识别接口：
- 交互流程图、接口清单、API调用说明
- 按照0.1s一包发送PCM binary数据
- 示例代码（Python asyncio实现）
- 离线语音转写接口：
- 交互流程图、接口清单、API调用说明
- 发送PCM binary数据
- 示例代码（Python asyncio实现）
四、系统部署
（一）部署架构
（二）配置要求
五、公司介绍
- 摩尔线程：以全功能GPU为核心，提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，致力于数智化转型AI计算支持。
- 紫光计算机：提供国产全栈式AI产业解决方案，赋能行业数字化转型，核心业务包括PC终端、智算一体机、智算中心部署实施与运维算力租售。
