1?? 需求與指標

在項目啟動前，我們設定了核心指標：

• 字錯率（WER）< 5%
• 響應延遲 < 800 ms
• 高可用、可擴展

這些指標將貫穿整個開發和測試流程。

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2?? 數據準備

準備訓練數據是關鍵步驟，我們使用了 1k 條自考口語音頻，并進行了人工標注，包括：

• 正確發音文本
• 音頻對應分數
• 常見錯誤類型標注

數據格式如下（示例）：

{"audio_path": "audio001.wav","transcript": "I like programming","score": 95
}

復制

數據質量直接影響模型評分準確性，確保標注一致性。

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3?? 模型微調（LoRA + Adapter）

使用 GPT-OSS 開源權重，進行微調以適配自考口語場景。核心步驟：

from gpt_oss import GPTModel
from lora_adapter import LoRAAdaptermodel = GPTModel.from_pretrained("gpt-oss-base")
adapter = LoRAAdapter(model)
adapter.train(train_dataset, epochs=3, lr=1e-4)
model.save_pretrained("fine_tuned_gpt_oss")

復制

微調后模型可識別發音錯誤并生成評分，零成本替代收費 API。

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4?? 評測指標計算

計算模型評測指標，確保滿足目標：

from sklearn.metrics import accuracy_scorepred_scores = model.predict(test_dataset)
wer = calculate_wer(pred_scores, test_dataset.labels)
print(f"WER: {wer}%")

復制

字錯率 < 5%，評測結果可靠。

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5?? FastAPI 部署

使用 FastAPI 部署口語評測 API，實現即時評分服務：

from fastapi import FastAPI, UploadFileapp = FastAPI()@app.post("/evaluate")
async def evaluate_audio(file: UploadFile):audio = await file.read()score = model.predict(audio)return {"score": score}

復制

支持高并發請求，延遲 < 800ms。

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6?? 壓測與日志

進行壓力測試，記錄日志，確保系統穩定性：

ab -n 1000 -c 50 http://localhost:8000/evaluate

復制

日志記錄示例：

2025-08-29 12:00:01 INFO Request processed in 450 ms, score=92

確保生產環境可靠運行。

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總結與引流

本文詳細介紹了 GPT-OSS + 自考AI客服口語評測 API 的開發流程，包括數據準備、模型微調、部署與壓測。

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