XTrans 是一个面向高准确率语音转文字需求的系统，采用腾讯云语音识别（ASR）作为基础转写引擎，结合DeepSeek大语言模型进行转录后文本校验与纠错，旨在提升复杂场景下的转录准确性。本文档从技术实现角度描述该系统架构与工作流程。

音频输入 → 腾讯云ASR转写 → 原始文本输出 → DeepSeek校验纠错 → 最终优化文本

系统采用串行处理管道，各模块间通过标准化接口通信，支持同步与异步两种处理模式。

# 校验流程示意
def text_correction_pipeline(raw_text, audio_metadata=None):
    # 1. 错误检测与分类
    error_types = classify_errors(raw_text)
    
    # 2. 基于上下文的语义校验
    corrected_text = deepseek_api.call(
        model="deepseek-chat",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个语音转录文本校验专家，任务是修正ASR转写错误，保持原意不变。"},
            {"role": "user", "content": f"请修正以下语音转写文本中的错误：{raw_text}"}
        ],
        temperature=0.1  # 低随机性确保稳定性
    )
    
    # 3. 专业术语库匹配（如配置）
    if domain_glossary:
        corrected_text = apply_glossary(corrected_text, domain_glossary)
    
    return corrected_text

# Docker Compose配置示例
version: '3'
services:
  xtrans-api:
    build: ./api
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TENCENT_CLOUD_SECRET_ID=${TENCENT_SECRET_ID}
      - TENCENT_CLOUD_SECRET_KEY=${TENCENT_SECRET_KEY}
      - DEEPSEEK_API_KEY=${DEEPSEEK_API_KEY}
      - MAX_CONCURRENT_JOBS=10

from xtrans import XTransClient

client = XTransClient(
    tencent_secret_id="your_id",
    tencent_secret_key="your_key",
    deepseek_api_key="your_key"
)

# 文件转录
result = client.transcribe_file(
    audio_path="meeting.wav",
    engine_type="16k_zh_large",
    enable_correction=True,
    correction_mode="conservative"  # 或 "aggressive"
)

# 实时流式转录
stream = client.create_streaming_session()
for audio_chunk in audio_stream:
    text = stream.process_chunk(audio_chunk)

XTrans系统通过结合传统ASR技术与现代大语言模型的语义理解能力，为需要高准确率转录的场景提供了一个可配置的技术解决方案。系统设计注重模块化、可观测性和容错能力，适合集成到各类需要语音转文字功能的产品或工作流中。

XTrans：基于腾讯云ASR与DeepSeek的语音转录与校验技术方案

数据库

XTrans系统采用腾讯云ASR+DeepSeek大语言模型双引擎，实现高精度语音转文字。支持16k/8kHz音频处理、实时流式传输、智能纠错与专业术语优化，词错误率降低15-30%。提供Python SDK、API服务和Docker部署方案，适用于会议记录、字幕生成等场景。

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XTrans：基于腾讯云ASR与DeepSeek的语音转录与校验技术方案

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