Linly-Talker如何处理方言输入？多方言支持进展通报

Linly-Talker如何处理方言输入？多方言支持进展通报

在数字人技术加速落地的今天，一个现实问题日益凸显：当用户操着一口浓重的温州话问“侬今朝去勿去上班？”时，我们的虚拟助手是否还能听懂、回应，并用相近的口吻自然地说话？

这不仅是语音识别的问题，更是一场涉及听、理解、表达与情感传递的全链路挑战。尤其在中国这样一个方言纷繁、地域文化深厚的国家，能否跨越语言隔阂，直接决定了一款数字人产品是停留在实验室的“标准普通话演示”，还是真正走进千家万户。

Linly-Talker 正是在这一背景下诞生的一体化实时对话系统。它不满足于“一张照片+一段文字=会说话的人像”这种基础能力，而是进一步追问：能不能让这个人，说我们熟悉的“家乡味”？

当前主流数字人方案大多依赖预录视频或脚本驱动，缺乏实时交互能力，且几乎清一色使用标准普通话输出，面对方言输入时往往束手无策。而 Linly-Talker 的目标很明确——打造低门槛、高表现力、具备本地化表达能力的智能数字人平台。其核心技术栈由四大模块构成：自动语音识别（ASR）、大型语言模型（LLM）、文本到语音合成（TTS）和语音克隆技术。正是这些组件的深度协同，使得对方言的支持成为可能。

先来看最前端的语音识别环节。传统 ASR 系统对非标准发音极为敏感，一句四川话“你吃饭没得”常被误识为“你吃饭了吗”，甚至变成毫无意义的乱码。为突破这一瓶颈，Linly-Talker 采用的是基于 Whisper 架构的多语言混合训练模型，该模型在海量真实场景语音数据上进行了联合优化，覆盖了吴语、粤语、闽南语、湘语等多个主要汉语方言区的实际发音变体。

更重要的是，这套 ASR 并不要求用户事先声明“我说的是哪种方言”。它通过声学-语义联合建模，在不解耦具体方言类型的前提下，直接将带有口音的语音映射为语义正确的标准中文文本。例如，“我哋去边度饮茶啊？”会被准确转写为“我们去哪里喝茶？”，而非逐字拼音拼接。这种“隐式归一”的设计极大提升了用户体验的流畅性。

import whisper model = whisper.load_model("medium") def transcribe_dialect_audio(audio_path: str) -> str: result = model.transcribe(audio_path, language="zh", task="transcribe") return result["text"] # 示例调用 transcribed_text = transcribe_dialect_audio("dialect_sample.wav") print(f"识别结果：{transcribed_text}")

当然，Whisper 原生并未专门标注所有汉语次方言，其泛化能力仍依赖于训练数据中的隐含分布。因此，在实际部署中，Linly-Talker 还引入了后端 LLM 的语义纠错机制作为兜底保障。即便 ASR 初步输出存在偏差，只要关键语义片段得以保留，LLM 依然能够通过上下文推理进行修复。

说到LLM，它是整个系统的“大脑”，负责从识别出的文本中提取意图、完成逻辑推理并生成回复。但问题来了：如果输入是“阿婆问孙囡今朝作业写完否？”，这样的吴语书面转写，普通大模型能理解吗？

答案是——可以，但需要策略。

现代中文 LLM 如 ChatGLM、Qwen 等，在预训练阶段已吸收大量网络语料，其中本身就包含不少方言表达的变体形式。比如“咩”代替“什么”、“唔该”表示感谢等。在此基础上，Linly-Talker 采用了提示工程（prompt engineering）与轻量化微调相结合的方式，增强模型对非标准表达的鲁棒性。

具体做法是，在输入前添加引导性指令：“请将以下含有方言特征的表达转换为标准中文语义，并据此回答。”这样一来，模型不仅能识别“我哋今晚食咩？”属于粤语范畴，还能将其语义等价映射为“我们今晚吃什么？”，再基于此生成合理回应。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "THUDM/chatglm3-6b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) def respond_to_dialect_input(text: str) -> str: inputs = tokenizer(f"请将以下方言表达翻译成标准中文并回答：{text}", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response print(respond_to_dialect_input("我哋去边度饮茶啊？"))

这种“语义归一 + 推理作答”的双阶段处理模式，有效避免了因语法结构差异导致的理解断层。同时，得益于 Transformer 架构强大的上下文建模能力，系统能在长达数千 token 的对话历史中保持一致性，不会因为用户中途切换口吻而“失忆”。

接下来是输出端的关键环节——TTS。如果说 ASR 决定了“能不能听懂”，那么 TTS 就决定了“像不像自己人”。

过去大多数数字人系统只能提供播音腔式的标准语音，冰冷且疏离。而 Linly-Talker 的理念是：既然用户愿意用乡音交流，那回应也应带着温度。为此，系统并未选择为每种方言单独训练一套 TTS 模型（成本过高、维护困难），而是采用“风格迁移 + 语音克隆”的灵活路径。

主流方案如 VITS、FastSpeech2 结合声码器架构，已支持通过控制 pitch、duration、energy 等韵律参数来模拟不同语调模式。Linly-Talker 在此基础上引入说话人嵌入（speaker embedding），允许用户上传几秒参考音频（如一段四川话录音），系统即可提取其音色与口音特征，并应用于后续语音生成。

这意味着，哪怕输入的是标准中文文本，输出也可以是“四川风味”的语音：“今天天气不错咧，我们一起去公园溜达哈！”

import torch from tortoise.api import TextToSpeech from tortoise.utils.audio import save_audio tts = TextToSpeech() def generate_dialect_style_speech(text: str, speaker_wav: str): voice_samples, _ = load_voice(speaker_wav) gen = tts.tts_with_preset(text, voice_samples=voice_samples, preset="high_quality") save_audio(gen, "output_dialect.wav") generate_dialect_style_speech("今天天气不错，我们一起去公园散步吧！", "sichuan_sample.wav")

这项技术的核心在于零样本语音克隆能力。仅需 3~10 秒语音样本，Resemblyzer 或 ECAPA-TDNN 类编码器就能提取稳定的 d-vector 表征，用于注入 TTS 模型的中间层，从而实现声音特质的迁移。

import numpy as np from resemblyzer import VoiceEncoder from scipy.io.wavfile import read encoder = VoiceEncoder() def get_speaker_embedding(wav_file: str): rate, wav = read(wav_file) wav = np.float32(wav) / 32768.0 _, cont_embeds, _ = encoder.embed_utterance(wav, return_partials=True) return np.mean(cont_embeds, axis=0) embedding = get_speaker_embedding("cantonese_sample.wav") print(f"生成的说话人嵌入维度：{embedding.shape}")

这种方式不仅大幅降低了定制化门槛，还赋予系统极强的扩展性。无论是打造一位“上海阿姨”形象的社区服务助手，还是一个讲闽南语的文旅导游数字人，都可以在几分钟内完成构建。

整个流程走下来，用户的方言输入经过 ASR 转为标准文本，交由 LLM 理解并生成回复，再通过融合语音克隆的 TTS 合成为带口音的语音，最后驱动面部动画实现唇形同步与表情匹配，最终输出一段自然生动的数字人视频。

这个看似简单的链条背后，其实隐藏着诸多工程权衡：

• 数据合规性不容忽视。采集方言语音必须获得明确授权，尤其是在涉及老年人群体时，更要遵循《个人信息保护法》的相关规定；
• 计算资源方面，LLM 与 TTS 均属计算密集型任务，建议启用 GPU 加速与模型量化（如 GGUF、INT8）以降低延迟与部署成本；
• 容错机制必不可少。当某段冷门方言无法识别时，系统应友好提示“您说的是××话吗？能否用普通话再说一遍？”而不是直接报错中断对话；
• 持续迭代依赖反馈闭环。建立用户纠错通道，收集误识别案例用于增量训练，逐步提升小众方言覆盖率。

目前，Linly-Talker 已在政务服务、智慧教育、地方媒体等领域展开试点应用。比如在广东某地政务热线中，虚拟坐席能听懂粤语提问并用相近语气回应；在浙江乡村学校，数字老师可用温州话辅助讲解课文，帮助低龄儿童更好理解内容。

这些实践验证了一个判断：真正的智能交互，不是让人去适应机器的语言规则，而是让技术主动贴近人的表达习惯。

未来，团队计划将支持范围拓展至客家话、赣语、晋语等更多汉语方言，并探索壮语、藏语、维吾尔语等少数民族语言的兼容方案。长远来看，“听得懂乡音，讲得出真情”不应只是宣传口号，而应成为 AI 数字人的一项基本素养。

技术终将回归人文。当一位老人用颤抖的乡音问出“医保咋个报销哦”，而屏幕里的数字人微笑着用同样口吻答道：“莫慌，我慢慢讲给您听”，那一刻，科技才真正有了温度。