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课题背景： 针对ASR在复杂场景（多轮对话、噪声、口音）的识别瓶颈及传统模型迭代慢、响应滞后问题，利用LLM的上下文推理与热词感知能力，构建可敏捷适应线上变化、快速修复识别缺陷的新一代架构。 课题挑战： 1、实时响应滞后：传统模型无法即时吸收新热词、适应主题切换，线上问题修复不及时。 2、语境歧义难解：缺乏长上下文参考，易混淆同音词或在噪声中丢失关键语义。 3、LLM流式效果不佳：低延迟流式场景下，音频特征与LLM动态文本特征的维度高效对齐困难，影响实时识别效果。 具体工作： 1、构建动态上下文修复机制：研发LLM推理模块捕捉对话主题演变，设计动态提示工程注入实时主题与热词，修正语境缺失错误。 2、开发热词自适应与在线纠偏方案：建立热词库与解码器毫秒级联动，生成候选修正列表，实现无需全量重训的热修复能力。 3、实现跨模态特征高效对齐：研究音文特征维度映射算法，验证最优融合架构，平衡开销与效果，保障复杂场景高准确率。 1、计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制研究生及以上学历； 2、熟悉ASR语音识别、LLM模型项目； 3、具备 Python/C++ 的算法实现能力，有深度学习框架 PyTorch/TensorFlow 经验。
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