2026语音识别全栈国产化技术实践白皮书_23页_791kb

语音识别全栈国产化技术实践白皮书总结

核心内容概述

《语音识别全栈国产化技术实践白皮书》介绍了一套基于国产硬件平台的语音识别解决方案，涵盖流式语音识别与离线语音转写两大核心服务，适用于多种行业场景，如电话客服质检、会议记录、媒体字幕生成等。系统支持音频预处理与后处理功能，包括语音活动检测（VAD）、自动标点恢复、文本归一化（ITN）等，同时具备热词增强与垂直领域语言模型定制能力，以提升识别准确率与适应性。

主要观点

• 全栈国产化：系统基于紫光计算机集群和摩尔线程全功能 GPU 构建，实现了训练与推理的国产化部署。
• 多场景适配：支持实时低延迟的流式识别与长音频批量转写的离线识别，满足不同业务需求。
• 高识别准确率：通过国家工业信息安全发展研究中心（国检）检测，准确率在多种噪声环境下均超过 90%，具备良好的鲁棒性。
• 高识别速度：利用摩尔线程 MUSA 推理架构优化，实现低延时与高吞吐量，如非流式识别在 10 并发时 RTF 为 0.06。
• 技术先进性：采用端到端对齐与预测融合架构、自注意力机制、课程表学习与多任务训练、强化学习等技术手段，提升模型性能。
• 语言模型定制：支持垂类语言模型微调，增强对专业术语、企业名称等的识别能力。
• 接口灵活性：提供 Websocket 接口，支持流式与非流式模式，便于集成与部署。

关键信息

1. 支持的音频格式与参数

• 采样率：8k、16k
• 音频格式：PCM 单声道
• 支持语言：中文普通话、中英混合、英文

2. 主要功能

• 语音活动检测（VAD）：自动识别语音段落，降低无效计算和错误触发概率。
• 端到端语音识别（ASR）：支持流式和非流式识别，满足实时与长音频转写需求。
• 自动标点恢复：提升文本可读性。
• 文本归一化（ITN）：规范化数字、金额、单位等表达方式。
• 时间戳输出：支持字级与句级时间戳，便于字幕生成、检索与对齐。

3. 增强能力

• 热词自定义：支持业务专有名词的快速增强识别。
• 垂类语言模型定制：可针对客服、金融、电力等场景进行深度微调，提高专业词识别率。
• 中英混识别：通过自研语音合成大模型生成中英混音频数据，提升识别能力。

4. 接口协议

(1) 流式语音识别接口

• 交互流程：客户端通过 Websocket 连接服务端，发送初始化消息后按 0.1s 包大小发送 PCM 数据，接收中间结果与最终结果。
• 初始化参数：
  • mooer-type: mooer-change（流式识别）
  • sample_rate: 8000 或 16000
  • wav_format: pcm
  • do_recognize: true（开始发送音频）
  • itn 和 punc：可选参数，支持文本归一化与标点恢复。
• 结束发送：发送 do_recognize: false 结束音频传输。
• 接收结果：
  • 中间结果（mooer-type: mooer-change）：实时更新的文本片段。
  • 最终结果（mooer-type: mooer-end）：完整句子识别结果，不再变化。
• 时间戳字段：
  • utt_time_stamp：包含 utt_start、utt_end、utt_text、utt_word_time_stamps，用于时间对齐与检索。

(2) 离线语音转写接口

• 交互流程：客户端发送初始化消息后，发送 PCM 音频数据，最后发送结束消息。
• 初始化参数：
  • mooer-type: offline
  • sample_rate: 8000 或 16000
  • wav_format: pcm
  • do_recognize: true（开始发送音频）
  • itn 和 punc：可选参数，支持文本归一化与标点恢复。
• 结束发送：发送 do_recognize: false 结束音频传输。
• 接收结果：返回完整识别结果与时间戳信息。

5. 系统部署

(1) 部署架构

• 采用 K8S 服务部署，支持语音输入与处理模块的分布式架构。
• 系统支持灵活扩展，适用于多节点部署与高并发处理。

(2) 硬件配置要求

6. 公司介绍

• 摩尔线程：专注于全功能 GPU 的研发与应用，提供 AI 加速计算基础设施。
• 紫光计算机：依托自主创新技术，提供国产全栈式 AI 解决方案，支持行业数字化转型，涵盖 PC 终端、智算一体机、智算中心部署与运维等业务板块。

总结

本白皮书详细介绍了基于国产 GPU 平台的语音识别全栈解决方案，涵盖流式与离线识别，适用于多种行业场景。系统具备高识别准确率、低延迟、高吞吐量等优势，并支持自定义热词与垂类语言模型微调，提升专业领域识别能力。接口设计灵活，便于集成与部署，同时通过 K8S 架构实现高效扩展。系统已通过国家权威检测，具备良好的稳定性与适用性，是国产语音识别技术的重要实践案例。