本届赛题分为初赛与决赛两个阶段，围绕“轻量化语音模型在工业应用场景中的优化及部署实现”展开，要求参赛者针对工业现场语音交互中的语音识别难题，选取并优化离线语音识别模型，最终实现与贝加莱工控AI助手 - MHelp的集成与交互。
主要任务
基于主办方提供的带有地方口音、噪音和专用词汇的语音测试库，寻找合适的离线语音识别方案，通过训练、调参等方式提升其识别准确率 。
推荐完赛路径
自主选择离线语音识别方案（可在个人PC环境部署）→ 处理主办方提供的语音文件 → 调试优化以提升识别准确率 。
注意事项
主办方提供的语音样本有限，用于测试使用。训练语音系统的样本请参赛学生自行寻找。
主要任务
本届赛题分为初赛与决赛两个阶段，围绕“轻量化语音模型在工业应用场景中的优化及部署实现”展开，要求参赛者针对工业现场语音交互中的语音识别难题，选取并优化离线语音识别模型，最终实现与贝加莱工控AI助手 - MHelp的集成与交互。
推荐完赛路径
语音识别模型与MHelp系统连接 → 基于贝加莱知识库内容调整模型参数 → 实现端到端语音互动问答。
注意事项
决赛要求语音识别系统部署在linux系统上。
请自行下载，链接如下：https://br-community.com/downloadDis/342
作品提交内容
- 完整代码包（含模型训练与优化代码、系统集成脚本、配置文件等）；
- 方案设计与结果展示文档（格式不限，Word、PPT等均可）；
- 语音识别过程实现过程，请录制视频展示。
作品提交要求
- 发送到：academy.br@cn.abb.com；
- 邮件主题：题目+队长姓名+学校+电话 （学生信息需与注册信息一致）；
- 邮件附件：请使用QQ邮箱的文件中转站并从QQ邮箱发出为佳。
比赛评分因素（初赛占70%，决赛占30%）
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性能指标（40%）：语音识别准确率、资源占用优化程度等；
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工程可行性（20%）：系统集成完整性、工业场景适配性、代码可维护性；
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文档与答辩（30%）：方案设计清晰度、结果展示效果、决赛现场答辩表现；
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创新性与技术深度（10%）：模型选型、优化策略与算法创新性。