1. 语音识别模型（核心）· 基座模型：基于OpenAI Whisper（推荐whisper-tiny或776869737065722d626173652e6b6b）进行微调· 微调方法：采用LoRA（低秩适配）技术，仅更新少量参数即可达到较好效果· 识别语言：哈萨克语· 识别指令：20条固定短语，识别出哈萨克语，识别后播放录制好的音频· 目标性能：安静环境下识别率≥90%· 误唤醒率：每天≤5次（在普通家庭环境下）
2. 模型压缩与部署· 模型量化：将微调后的模型INT8量化，压缩至100MB以内· 部署硬件：瑞芯微RK3566/RK3588开发板（带NPU加速）· 推理延迟：从语音结束到输出结果≤500ms· 运行模式：纯离线，无需网络连接
3. 交付物要求· 微调后的哈萨克语语音识别模型（量化版+非量化版）· 模型在瑞芯微板子上的完整部署方案（含环境配置说明、启动脚本）· 提供简单的测试程序，能实时识别麦克风输入的20条指令并打印结果· 全部源码（含微调代码、量化代码）及使用文档
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