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立项原因： 传统语音识别系统往往体积庞大、部署复杂且成本高昂，难以集成到对实时性要求高或资源受限的应用中。同时，单纯的语音转文字无法满足跨语言沟通的需求。本项目旨在解决“轻量级、低延迟、高可用的实时语音识别与翻译服务”这一产品问题，提供一个开箱即用、易于集成且功能完善的解决方案。 行业场景与业务背景： 该技术可广泛应用于在线教育平台（为海外课程提供实时字幕翻译）、跨国视频会议系统（实现多方语音实时转写与互译）、音视频内容生产（自动生成字幕并翻译）、智能硬件交互（为IoT设备赋予跨语言语音指令能力）以及无障碍通信（为听障人士提供语音转文字服务）等场景，有效打破语言壁垒，提升信息传递效率。
项目功能模块： 本项目核心包含四大模块：音频流处理模块（负责VAD静音检测和音频分段）、语音识别（ASR）模块（基于SenseVoiceSmall模型进行语音转文字）、文本翻译模块（集成翻译API对识别结果进行多语种翻译）、Web服务与接口模块（提供HTTP和WebSocket API供客户端实时交互）。 主要功能描述： 系统能够实时接收麦克风或音频文件的输入，通过VAD技术智能检测人声并切分音频段，消除静音冗余。利用高效的SenseVoiceSmall模型快速准确地将语音转换为文本。随后，可选择性地将识别出的文本实时翻译成多种目标语言（如中英互译）。最终通过友好的API接口，向Web前端或H5页面推送实时的字幕和翻译结果，实现低延迟的语音识别与同声传译效果。
项目采用模块化架构进行实现。后端使用Python作为核心语言，利用PyTorch框架加载和运行SenseVoiceSmall预训练模型进行语音识别。使用WebRTC VAD或Silero VAD库进行高效的语音活动检测，确保只对有效人声片段进行识别。翻译功能通过调用大型模型API（如DeepSeek API、OpenAI API）或集成开源翻译模型（如argos-translate）实现。服务层采用FastAPI框架构建RESTful和WebSocket接口，处理客户端的连接、音频流接收以及结果的实时推送。前端使用H5技术配合Web Audio API录制音频，并通过WebSocket与后端建立长连接，实现音频流的实时上传和字幕的实时展示，最终形成一个完整可用的B/S架构产品原型。 模型地址：https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall
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