AILA有会是一款智能会议系统，实现智能语音识别，文本翻译，智能提取关键 词和核心观点，声纹识别等 AI 能力，实现对大会演讲语音的准确文本转写，多语 种文本翻译和演讲人身份识别,会议代听,会议纪要自动发送邮件。 后 台 技 术 栈 : Python3.6.5+Flask+Mysql+Redis+Mongo+Celery+Tornado(websocket)+s3+Docker+Ngin x+Supervisor 前台技术栈: Vue+Websocket+AUI+ElementUI+webpack PC 客户端:PyQt 工作职责: 1.根据现有人力和开发周期设计整个项目的技术框架给出实际的技术文档； 2.主导会议场景项目的后台开发； 3.负责会议场景 web 页面的开发； 4.负责和 PC 客户端及* we 码端的联调工作； 5.负责该项目的整体进度把控； 6.负责DataSyncSDK的python版本的编写与维护工作； 7.负责项目的线上部署工作,及线上问题的定位排查 技术要点： 1.使用 PyQt 完成客户端界面开发，使用 Pyaudio 进行客户端收音； 2.基于 Flask session 实现 sso 单点登录; 3.使用 MongoDB 存储会议信息数据(包括会议基本信息及多语种翻译，核心观点 等结果数据按结构存储) 4.使用 Tornado websocket 接收客户端传过来的 base64 音频流存入 redis 列表，后续 作为消息队列使用; 5.客户端开始会议，后台启动会议进程并且开启 ASR 识别(讯飞语音识别)，多语 种文本翻译，声纹识别，核心观点，关键词等多个子进程使用 Queue 在多进程间 进行数据的通信,使用 redis list数据结构作为消息队列存储 Asr 及翻译识别结果， 并实时将结果存入 Mongodb； 6.在子进程中使用线程定时器，定时调用关键词核心观点提取结果，使用 redis 有 序集合存储关键词（带权重，后续给 web 端词云组件使用）,使用 aiohttp 异步 io获 取多语种翻译; 7.基于 hls 实现音频直播(会议现场声音直播)； 8.使用 celery 处理异步耗时任务,合理使用队列优先级； 9.将部分需要共享的音频文件存入 S3 云端; 10. 使用 ConcurrentLogHandler 记录详细的日志信息; 11.使用 webUploader 结合 Falsk 实现大文件分片上传; 12.使用 Vue 前端相关技术开发 web 页面（展示会议的实时文本及翻译文本，及核 心观点关键词）,另用 vue 开发配置页面，对所有历史会议和进行中会议统一管理; 13.封装 outlook 邮件服务，支持多人多附件，会议结束自动会议结构化文档纪要； 14. 使用 Docker 部署 websockert 服务，使用 supervisor+gunicorn 部署 Flask 服 务,nginx 配置负载均衡; 15. nginx 日志切割，pandas 处理大文件 log，聚合存放 mysql（按每月分区），做后 续量价分析，运营数据统计；

标注平台帮助算法工程师，收集大量标注数据，进行模型训练，同时也可调 用成熟的算法模型，对文本进行实体识别(人名,地名,机构名，时间)，情感标注， 合同条款标注，简历标注,自定义多类型,标注算法工程师也可切换成自己的算法模 型，验证模型识别准确率；标注平台模块整体分为，权限控制(租户)，数据标注(人 工标注，机器标注),启动模型训练，标注数据分析，算法模型准确率识别 后台技栈:Python3.6.5+Flask+Mysql+Mongo+Celery+s3+Nginx+Supervisor 前端技术栈:js+jquery+ Bootstarp+ Echart 工作职责: 1.负责标注平台表结构设计，后台框架选型，数据库选型,数据存储结构； 2.负责文档解析服务的封装(支持 txt.word,excel,pdf 转文本,支持 word 转 html) 3.根据实际业务选择前端的开发技术； 4.负责后台的开发工作； 3.负责该项目的整体进度把控； 4.负责项目的线上部署工作,及线上问题的定位排查 技术要点: 1.基于权限表控制标注人员可使用的功能范围; 2.后台使用 soffice 将 word 文档转 html，使用正则将部分内容规则化(划分目录级 别),将转完后 html 生成链接，嵌入到 iframe 标签中，到达 word 文档能直接在页面 展示效果。 3.封装文档解析服务（将各种类型的文档转成目录结构化的文本数据或 html）， 使用 celery 处理异步耗时任务,使用队列优先级，来划分长耗时，短耗时任务队列 4.使用 flask _ restful 开发 Api，用蓝图将项目模块化 5.将标注数据结果存入 mongo，将标注的数据集文本，传入 S3(为后续选择模型训 练数据用) 6.因前端没有现成的页面标注组件，单独开发一套适用于该项目的前端标注组件 7.后台根据不同的标注类型，选择不同的算法模型进行机器标注，后续将人工标注 数据和机器预标注数据整合到 s3，前端触发模型训练，可以直接调用 aipass 启动训 练，最后拿到新的模型算法调用结果与标准的标注数据进行比对打分得出算法的一 个准确率，从而形成数据标注—>标注数据审核—>算法训练—>得新算法模型的准 确率完成一整闭环. 8.使用 ConcurrentLogHandler 记录后台详细的日志信息，为后续日志分析提供数据; 标注平台的项目已经下线！

面向演示视频制作，培训视频制作，MOOC 录制，视频字幕添加，视频剪辑等 多种课程制作场景，AILA 有课可快速结合演讲稿，内容脚本，ppt 自动生成视 频，支持多语种，主讲人音色个性化柔和，高效全自动辅助人工校对字母，减少人 工制作成本。 后 台 技 术 栈 : Python3.8+Flask+Mysql+Mongo+Redis+Celery+s3+Docker+ffmpeg 合作商:讯飞语音+华为诺亚语音语义实验室 工作职责: 1.负责 AILA 有课实现方案的整体设计；. 2.单独负责 AILA 有课后台开发工作； 3.负责与前端及讯飞引擎的联调工作； 4.负责该项目的整体进度把控； 5.负责项目的线上部署工作,及线上维护 技术要点: 1.基于亚马逊 s3 存储项目的所有公共文件； 2.后台实现 tts 个性化音色模型训练(华为诺亚提供算法支持)； 3.基于 ffmpeg 实现提取视频音频文件，视频转换，视频图片截取，及视频剪辑合 成功能； 4.使用讯飞 asr 识别技术，将文字识别结果规则化分句,分段结果存入 mongo 集群； 5.提取用户上传视频音频，转 asr 文字，进行字幕纠正，烧录双语字幕视频； 6.编写通用 SDK，使用推拉结合策略，保证本地，mysql 数据库，reids 数据的最终 一致性;. 7.使用 celery 实现各种异步任务，按队列合理分配 work; 8. 使用 docker 进行多节点部署;