多语言混合识别方案
Whisper Input通过以下技术实现多语言混合识别：
- 动态语言检测：系统会根据音频频谱特征自动判断主语言（支持96种语言）
- 混合解码技术：当检测到语句中出现外语词汇时，自动调用跨语言模型处理（需在.env设置
MULTILINGUAL=true） - 专业术语优化：在config.json中添加自定义词汇表（格式为JSON数组），提升特定领域术语识别率
实操示例
以中英文混合场景为例：
- 修改.env文件：
PRIMARY_LANG=zh（设置主语言为中文） - 添加补充词典：在项目目录创建
custom_words.json，写入常见英文术语 - 启用混合模式：设置
HYBRID_TRANSLATION=true实现实时语种切换 - 测试效果：朗读包含专业英文术语的中文段落，系统会自动保持术语原样输出
性能优化建议
- 网络延迟敏感场景：推荐使用SiliconFlow的SenseVoiceSmall模型（响应速度提升40%）
- 长音频处理：分段输入（建议单次≤30秒）可避免模型注意力分散
本答案来源于文章《Whisper Input：利用Groq免费且高速的语音转录文本服务》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样解决语音转写过程中的多语言混合输入识别问题？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil