摘要：大语言模型因其卓越的自然语言处理能力，在众多行业中扮演着关键角色。从内容创作、教育个性化、医疗健康咨询、法律文档分析到金融风险管理，大语言模型的应用范围极为广泛。在文化旅游领域，大语言模型的智能化手段极大地丰富了旅游体验。它们能够提供全天候的智能导游服务，实时根据游客的位置和个性化偏好，推荐定制化的旅游路线，为游客带来更加个性化和丰富的旅游体验。

关键词：大语言模型；语音识别；语音合成；智能向导

1 大语言模型的发展历程

1.1 大语言模型的发展历程

2022年11月，OpenAI推出对话人工智能大模型ChatGPT，展现了令人惊艳的自然语言理解和生成能力，并具备跨学科、多场景、多用途的通用性，在很多任务上的性能达到了人类专家的水平，引起了产业界和学术界的广泛关注。

大模型通常是指通过预先在海量数据上进行大规模预训练，然后通过指令微调以适应一系列下游任务的通用人工智能模型，被看作是一项人工智能技术迈向通用智能的里程碑式进展。传统上，人工智能模型往往依赖大量有标签数据的监督训练，而且一个模型一般只能解决一个任务，适用于单一场景，这使得人工智能的研发和应用成本高，场景适应能力弱，难以规模化应用。近十多年来，人工智能模型的参数量正在迅速变大，模型参数量增加了10倍以上，以Transformer预训练为基础的大模型，在海量无标签数据上进行预训练学习，降低了对标注数据的要求，不仅使模型的性能相较于以往人工智能方法带来了突破性提升，而且随着数据量增大和模型的进一步变大，模型性能还会不断增强，甚至出现量变到质变的能力涌现现象。

1.2大语言模型与边缘计算

虽然大模型在性能上表现出色，但其庞大的模型大小和计算复杂度使得在边缘设备上进行推理变得具有挑战性，为了解决这一问题，以下几种实现方案值得考虑。模型压缩是一种减小模型大小和计算复杂度的有效方法。通过剪枝、量化等手段，可以在保证模型性能的前提下减小模型的大小和计算量。模型分解是将一个大的模型拆分成多个小模型的方法。这些小模型可以分别在不同的边缘设备上运行，并通过通信协议进行协同工作。

边缘计算平台为边缘端推理提供了强大的支持。这些平台通常具备高性能的计算能力和丰富的优化手段，能够支持大模型的推理。同时，它们还提供了丰富的API和工具，使得开发人员能够更方便地进行模型部署和调试。

2 文旅场景的大语言模型应用

大语言模型因其卓越的自然语言处理能力，在众多行业中扮演着关键角色。从内容创作、医疗健康咨询、法律文档分析到金融风险管理，LLM的应用范围极为广泛。它们能够提升政务和公共服务的效率，优化客户服务体验，增强搜索引擎的准确性，并在教育、法律、金融等行业中提供专业辅助。

而在文旅场景，通过使用大语言模型智能化手段可以极大地丰富旅游体验。它们能够提供全天候的智能导游服务，根据游客的实时位置和个性化偏好，推荐定制化的旅游路线。

3 系统方案论证与设计

3.1 语音采集与接收方案设计与实现

语音采集模块以算能Airbox为核心，通过终端用户的麦克风实时捕获语音，并通过优化的TCP通信协议，在连接建立过程中，模块启动客户端程序，向服务器发送连接请求。服务器验证请求并接受连接后，客户端和服务器之间将建立起一个双向通信通道。一旦通信通道建立成功，模块将开始将采集到的语音数据打包成数据包，并通过通信通道发送给服务器，实现与服务器之间的快速数据传输。在服务器端，模块接收数据包并进行解码，还原出原始语音数据，服务器实时对语音数据进行存储。

3.2 语音识别方案设计

语音识别模块是实现语音到文本转换的核心部分，它运用深度学习算法对服务器端存储的语音进行精确识别，从而实现实时、准确的语音转文本功能。

在数据集准备方面，我们采用了维吾尔语语音数据库，数据库的资源包括约20h的语音数据、约12MB单词的文本数据、包含约4.5万余单词的词表。同时语音数据来源广阔，录音环境为办公室，教室等；录音设备为联想台式机，外置麦克风；录音人为高校在校生，均为维吾尔族说话人，来自新疆30多个地州；录音内容为常规话题，包括小说、报纸和各类书籍。

在模型选择方面，我们深思熟虑并精准地采用了自然语言处理领域备受推崇的深度学习技术——循环神经网络与长短期记忆网络。这两种网络架构在捕捉和解析连续数据中的时序依赖关系方面展现出卓越的能力，而这恰恰是维吾尔族语音所特有的复杂音节和音调结构所需要的。

在训练阶段，我们首先将精心预处理过的语音数据逐一输入到模型之中。这些数据经过降噪、分帧和特征提取等一系列精细步骤后，成为了模型学习的基础。

3.3 大语言模型方案设计与实现

本设计采用了ChatGLM2-6B的人工智能助手，ChatGLM-2 6B，作为一款前沿的中文大语言模型，其背后凝聚了清华大学KEG实验室与智谱AI公司的卓越智慧与辛勤努力。这款模型基于强大的Transformer架构，拥有高达62亿的参数，不仅继承了GLM系列的核心优势，更在其基础上进行了深入的改进与细致的优化。

3.4 语音合成方案设计与实现

本系统中的语音合成模块采用了语音合成技术中的拼接合成算法，拼接合成是一种基于数据库的语音合成技术。该算法的核心思想是从一个大型的预先录制的语音数据库中提取出小的语音片段，然后根据特定的规则和算法将这些片段拼接起来，以合成出完整的语句或短语。在该模块中我们训练一个语音合成的模型，当大模型输出一个问答时，语音合成模型就会将它认定为一个需要合成的文本，系统会从数据库中选择最合适的语音片段来代表文本中的每个音素或单词，然后进行拼接合成形成连续的语音流。

4 结论

本设计融合了大语言模型、语音识别和语音合成技术，旨在提供一种创新的、用户友好的旅游体验。这些技术的综合应用，为文旅智能向导助手提供了强大的功能基础。它们共同作用，实现了一个能够理解用户需求、提供个性化服务、并通过自然语言与用户进行有效沟通的智能系统。

参考文献

[1]陶建华，聂帅，车飞虎.语言大模型的演进与启示[J].中国科学基金，2023，37（05）：767-775.

[2]陈光，郭军.大语言模型时代的人工智能：技术内涵、行业应用与挑战[J/OL].北京邮电大学学报，1-9[2024-07-26].