在跨国教育合作（如中国与中东欧高校合办课程）或国际学术会议中，存在几个核心痛点：
语言不通，教学效率低：教师用母语授课，台下学生来自不同国家。传统方案依赖同声传译人员，成本高且难以覆盖所有语种。学生听不懂，课堂互动几乎为零。
课件传递与理解滞后：教师用的课件只有一种语言。当讲到重点时，不同语言的学生看着统一语言的课件，无法同步跟进，课后也难以复习对应语言版本的内容。
课堂/会议管理混乱：学生端设备各自为政。在授课模式下，无法有效控制学生随意发言；在会议模式下，又缺乏高效的举手发言机制。跨语言场景下的发言管理难度成倍增加。
知识资产无法沉淀：一堂跨国课程或会议结束后，宝贵的语音、原文和翻译内容散落在各个设备中，没有形成结构化的课程记录，学生也无法有效下载和复习。
本项目为一套面向多语种教学与会议场景的实时语音翻译与课件同步系统，包含PC端教师/会议主持端与Android端学生/参会端。核心功能覆盖四大维度：
1. 多语种实时翻译与字幕：PC端通过Azure Speech SDK进行实时语音识别，支持设置源语言（发言语言）与多种目标语言（翻译语言），并将识别结果实时翻译为多语种字幕，同步推送至PC端与所有Android学生端显示。
2. 课件管理与多语种同步：支持教师上传PPTX/DOCX/XLSX格式课件（最多3个），后台完成文档翻译后推送多语言版本；PC端通过腾讯SDK展示课件，翻页操作以
- 系统架构：采用C/S架构，PC端作为WebSocket服务端，Android端通过IP地址与端口（9102）配对连接（配对密码：123456），建立双向通信通道。后台服务负责课件翻译任务调度、课程记录存储、WebSocket连接数管理（限制最大连接数）及二维码生成。
- PC端实现：
- 基于Qt QML + C++ 开发桌面应用，QML负责界面层渲染与交互，C++实现业务逻辑、网络通信与底层音频处理；集成Azure Speech SDK实现连续语音识别与多目标语言翻译。
- WebSocket服务端（C++实现）负责与所有Android客户端保持长连接，广播翻译字幕、课件翻页指令（延迟
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