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如何解决多语种会议中实时语音转文字的难题？

2025-09-10

1.4 K

多语种会议实时转文字解决方案

PengChengStarling为解决跨语言会议场景中的语音转文字需求提供了完整的解决方案。相比传统方案，其核心优势在于支持8种语言的流式识别，推理速度比Whisper-Large v3快7倍。

部署准备:
1. 安装Linux环境(推荐Ubuntu 18.04+)
2. 克隆项目仓库并安装依赖：
  git clone https://github.com/yangb05/PengChengStarling cd PengChengStarling pip install -r requirements.txt
实时处理配置:
- 使用Streaming接口处理音频流
- 设置采样率为16kHz以获得最佳识别效果
- 根据发言人语种选择对应识别模型（支持中文/英文/俄语等8种）
优化建议:
- 对特定口音可进行微调：./train.sh --finetune
- 采用ONNX格式部署提升推理效率
- 搭配Punctuation模型提升文本可读性

对于需要更高准确率的场景，建议会后结合非流式推理对录音进行二次处理。该项目提供的完整工具链可以有效解决跨国企业、国际会议等多语种场景下的语音转写需求。