领域知识库，完成3D数字人智能对话

[hongfu110]

领域知识库，完成3D数字人智能对话

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概述性的方案：

1. 自动语音识别 (ASR)
   ASR用于将语音信号转换为文本。选择使用已有的ASR模型，如Google的Speech-to-Text或Mozilla的 DeepSpeech等，或者训练一个自定义的ASR模型，具体取决于资源。

2. 内部语言模型 (InternaLM)
   InternaLM用于理解和生成自然语言的模型，用于处理ASR输出的文本。根据政务化领域训练一个内部的语言模型。该模型应能够理解上下文、生成自然对话，并适应特定任务。

3. BERT-based Visual Input Transformation System (BertVits 2.3)
   BertVits是一个基于BERT的视觉输入转换系统，用于文字到音频的步骤。它可以将视觉输入编码成语义表示，以供后续处理。根据直播或者团队内小姐姐的音频数据。训练一个声音模型，音频文件大约需要录制1-4小时。训练结果3000-15000步。尝试使用部分人工标注去掉多语音中的不准确情况。

整合流程：
语音输入处理:

将语音输入通过ASR转换为文本。
文本理解和生成:

使用Interna LM对ASR输出的文本进行理解和生成。这可以包括语言理解、上下文理解和生成回复等。
图像输入处理:

对于文本输入，使用BertVits将成语义表示为输出的音频pcm编码的文件。

自然语言生成:

使用InternaLM生成自然语言回复或反馈。
输出:

将整合后的多模态结果呈现给用户，可以是语音回复、文字回复，或者是图像反馈。

对话管理：

使用对话管理系统或模块，确保对话的上下文得到适当的维护。对话管理有助于系统理解用户的意图，并生成合适的响应。
整合和部署:

使用适当的框架（如FastAPI、Flask等）将整合后的系统部署为API，以便与其他应用程序或服务进行交互。

[abelezm]

比较感兴趣，希望可以加入，来自7班。

[ShelterWFF]

比较感兴趣，希望可以加入，来自9班。