语音转文本SOTA模型部署的实战教程

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法工程师一职，获得CSDN博客之星第一名，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次，其中包括阿里云、科大讯飞比赛第一名，CCF、开放原子比赛二等奖。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了语音转文本SOTA模型部署的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。

1. 前言

  最近有学员提出实际需求，需要在有噪声的录音场景下将语音转换为文本。这无疑是一个在现实应用中非常普遍且具有挑战性的问题。想象一下，在嘈杂的会议室中，重要的讨论往往会被各种背景噪音所干扰；又或者在户外采访时，环境的喧嚣声常常会淹没受访者的声音。这些场景下的录音虽然记录了宝贵的信息，但如何准确地将其中关键的语音内容提取出来并转换为可编辑的文本，却成了一个亟待解决的难题。传统的语音识别技术在面对这类复杂的噪声环境时，往往显得力不从心，识别准确率会大幅下降，严重影响了后续的信息处理和分析。