开源ASR生产级调优与落地，TTS预算8万左右，ASR预算10万左右，大致这样，会根据对方实际能力调整

TTS预算8万左右，ASR预算10万左右，大致这样，会根据对方实际能力调整



一、企业介绍：



专注于人工智能技术、产品与服务的高新科技公司。公司一直致力于云计算、大数据及人工智能方向的前沿技术探索与行业应用，主要从事与大数据及人工智能相关的项目研发及运营服务，为客户提供稳定可靠的大数据和人工智能产品及服务。



二、核心内容：



1. 模型调优与优化；2. 实时识别能力优化；3. 工程化与性能优化；4. 并发与系统能力建设；



5. 稳定性与容错







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