ai智能老师产品系统

学前教育一线长期靠人工翻阅教案、课件和公开课，备课和教研响应慢，园所资料也很难直接变成可对话的教学支持。虚拟教师面向幼儿园课堂与教研场景，把语音交互和园本知识库做成可唤醒、可连续对话的助手，解决“问得出口、答得有据、说得出来”的问题：教师用自然语言检索活动、教案和讲座，系统按年级、领域、主题组织答案并回链原始资料；教室终端侧则以低延迟语音完成唤醒、识别、生成和播报，降低园本资源的使用门槛

1.全双工语音对话：语音活动检测、流式识别、大模型生成、流式合成串成一条实时链路，支持唤醒词、连续对话和说话打断。
2.场景化智能体：按园所配置问答、教学、绘本、情绪等场景，提示词、音色和对话策略可分别配置，并保留多轮上下文。
3.园本知识问答：名单类问题走清单查询，内容类问题走语义检索；可按年级、领域、主题和资料类型过滤。答案只引用真实资源，文档定位到页码与段落，音视频定位到起止时间，未命中不编造。
4.声音播报：支持声音复刻和按句流式合成，边生成边回推音频，缩短首包等待。
5.终端协同：对话结果可驱动回充、点位移动等设备动作，聊天与绘本记录同步落库。

我负责实时对话链路和园本问答策略。后端用 Spring Boot 与 WebSocket 搭建识别、生成、合成的流式管道，用会话状态机区分空闲、识别、生成、合成，并用 Redis 做设备任务锁和会话协同；模型侧接入百炼，语音合成采用可复刻音色的流式方案。难点在于压低首包延迟、说话打断时取消在途生成与合成，以及多段识别合并后再做一次唤醒判断。问答侧把清单查询和语义检索拆开，强制引用真实资源，无结果时不臆造，保证回答可追溯。