课题详情： 传统串联架构延迟偏高、无法做到流式同步输出；通用大模型缺乏语音时序建模能力，实时性不足；真实场景下多口音、即兴插话、断句口语、背景噪声导致翻译断层、语义丢失、语序僵硬。在此背景下，端到端语音大模型同传技术成为行业主流突破方向，通过单模型直接完成语音输入到目标语言文本输出，省去识别、翻译中间拆解环节，大幅压缩推理延迟、强化语境整体理解。本课题聚焦实时语音端到端大模型同传关键技术研究与工程优化，推动同传能力从“分段翻译、机械拼接”向“流式实时、语义连贯、拟人自然”升级，支撑全场景高质量跨语言实时沟通落地。本岗位围绕实时语音端到端大模型同传开展技术研究、模型优化、效果验证与场景落地，聚焦大模型语音同传专属能力迭代，区别于传统分模块研发，主打端到端流式建模、实时时延优化与口语化翻译效果打磨，核心工作具体如下： 1. 端到端大模型同传核心技术研究：研究语音大模型统一建模方案，基于端到端架构优化语音时序编码、多模态语义对齐、流式增量解码等核心能力；针对同传场景特性，优化动态断句、超前预判、语序自适应、口语润色能力，解决传统方案语义割裂、输出滞后、语句生硬的问题，保障实时同传“边听边译、连贯自然”。 2. 同传专属数据构建与模型微调：搭建实时口语同传专属数据集，完成真实游戏、会议、即兴对话、多口音、强噪声场景语音数据的清洗、筛选与对齐标注；针对语音同传任务进行大模型专项SFT微调与流式推理优化，适配长口语、即兴停顿、重复插话等真实场景特征，提升模型泛化能力与专业领域翻译精度。 3. 实时时延与效果评测迭代：建立端到端同传量化评测体系，重点关注端侧实时延迟、词序同步率、语义完整度、流畅度、抗噪稳定性等核心指标；定位漏译、错译、断句错乱、输出卡顿等问题，持续迭代模型策略与解码参数。 4. 工程适配与落地方案输出：配合流式推理部署、端云协同架构，优化大模型同传推理速度与资源占用，平衡实时性与翻译质量；输出技术迭代报告、场景适配方案与效果对标结论，支撑实时语音大模型同传技术的产品化落地与业务场景复用。 课题要求： 1、计算机科学、电子工程、人工智能、自动化或相关专业的在读硕士或博士生； 2、扎实的编程基础，熟练掌握Python；熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch优先）； 3、对深度学习有深入理解，熟悉Transformer、DiffusionModel、GAN等至少一种生成模型的基本原理和实现； 4、积极主动，有良好的沟通能力和团队协作精神，对解决挑战性问题充满热情。