2026语音识别全栈国产化技术实践白皮书

《语音识别全栈国产化技术实践白皮书》阐述了一套基于基于紫光计算机集群和摩尔线程全功能 GPU 进行训练与推理的语音识别解决方案。该方案包含两大核心服务：适用于实时、低延迟场景的流式语音识别，以及适用于长音频、批量转写场景的离线语音转写。每个服务均自带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），同时该方案支持热词增强与垂直领域语言模型定制，输出可选字级时间戳与句子级时间戳，满足实时转写、检索索引和高精度后处理需求。该系统已通过国家工业信息安全发展研究中心的检测（即“国检”），并持有相应的检测报告与证书，验证了其在多种噪声环境下的稳定性与识别准确性。

应用场景

1. 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的通话监控，便于质检、关键词抽取与话单归档。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。