基于 NLP 的多模态智能交互系统产品系统

面向智能交互机器人业务场景，传统单文本交互缺少多模态能力，无法同时处理文本、语音信息。本项目依托前沿 NLP 技术，构建文本 + 语音双向交互方案，解决情感识别、机器翻译、语音合成一体化需求，适用于智能客服、咨询机器人等业务。

项目包含文本处理、机器翻译、情感分析、语音合成与识别、交互对话六大核心功能模块。能够接收文本或语音输入，识别用户情感，完成翻译，生成自然流畅的语音回复；实现全流程高适配的人机双向交互，支持多轮对话，适配咨询类交互业务场景。

作为项目负责人主导整体研发。采用 BERT 和 Opus-MT 作为基础模型，引入注意力机制增强特征提取；通过迁移学习 + 混合精度训练优化训练策略，提升推理速度与稳定性。难点在于长文本对话上下文丢失问题，优化模型窗口机制，提升交互流畅度。