，三天內保證完成。
需要采集哪些場景的語音？
比如日常對話、服務谘詢這些？”
“主要是跟養老服務相關的對話。
比如‘我要預約血壓檢測’‘我的血糖有點高’‘緊急呼叫’這些。
還有日常的常用詞彙，比如‘吃飯’‘睡覺’‘出門’。
確保覆蓋老人的日常用語和服務需求。”
周海瓊詳細地說明要求，“采集的時候，要注意錄音環境。
避免噪音，確保語音清晰。
另外要記錄采集對象的年齡、性別、區域。
方便我們後續分析。”
掛了電話，周海瓊又看向老張：“樣本采集的問題解決了。
接下來我們要優化算法，針對已經采集到的樣本，做二次訓練。
比如把容易識別錯的詞彙單獨拎出來，增加訓練次數。
提高係統對這些詞彙的敏感度。”
老張點點頭，打開算法優化界麵：“我們已經把錯誤率超過5%的詞彙整理成了列表，總共128個。
現在正在做針對性訓練。
預計樣本采集完成後。
再經過兩天的訓練，成市話的識別準確率能達到96%以上。
再優化兩天，應該能達到98%的目標。”
“很好。”
周海瓊鬆了口氣，目光掃過辦公室裡忙碌的技術人員——
“武市話的方言包進度怎麼樣？
有沒有遇到類似的問題？”
“武市話的樣本采集已經完成了80%。
主要是漢口、漢陽、武昌三個區的口音，識別準確率目前是95%。
主要問題是‘您家’‘麼事’這些常用敬語和疑問詞的識別。
有時候會跟普通話混淆。”
老張調出武市話的數據分析報告。
“比如‘您家要測血糖嗎’，係統有時候會識別成‘你要測血糖嗎’。
雖然不影響理解，但不夠精準。
我們正在優化敬語的識別模型。”
周海瓊接過報告，翻了幾頁：“敬語很重要。
武市的老人很講究禮貌，用‘您家’稱呼他們。
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能讓他們感覺更親切，。
所以識別必須精準。
你們可以跟武市的社區合作。
找一些熟悉本地敬語的老人，錄製專門的敬語語音樣本，單獨訓練係統。”
“我們已經聯係了武市的兩個社區。
明天就會有老人錄製樣本。
預計兩天內完成敬語模型的優化。”
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