实时翻译子系统 LLD

# 语种检测逻辑（Translate Service 内部） def detect_language(audio_chunk, history=[]): # 前 3 秒使用 Google auto-detect if len(history) < 3: # 3 seconds of audio result = google_speech.stream_recognize( audio=audio_chunk, config={"language_code": "auto"} ) detected = result.detected_language() else: # 3 秒后锁定语种（避免中途切换） detected = history[0].language return detected # "zh-CN" or "en-US"

# Redis 缓存设计 import hashlib, json def get_cache_key(source_text, src_lang, dst_lang): key = f"{src_lang}:{dst_lang}:" + hashlib.md5(source_text.encode()).hexdigest()[:16] return key def translate_with_cache(text, src, dst): cache_key = get_cache_key(text, src, dst) # L1: Redis 缓存（命中率 ~30%） cached = redis.get(cache_key) if cached: return json.loads(cached), True # L2: 调用 Google Translate result = google_translate.translate(text, src=src, dst=dst) # 写入缓存（TTL 24h） redis.setex(cache_key, 86400, json.dumps(result)) return result, False

def check_degradation(metrics): # Level 判定（从高到低检查） if metrics.asr_latency_p95 > 1000 or metrics.mt_latency_p95 > 1000: return "level_2" # 无翻译 if metrics.tts_latency_p95 > 800: return "level_1" # 无 TTS if metrics.kafka_lag > 50000: return "level_2" # 降级为纯语音 if metrics.audio_rtt > 500: return "level_3" # 文字模式 return "level_0" # 全功能 # 降级通过 Config Service 实时推送 config_service.set_flag("translate.degradation_level", level)

# Phase 3 自研模型训练 pipeline class TranslationModel: def __init__(self, src_lang, dst_lang): self.model = load_pretrained("mbart-large-50") self.tokenizer = load_tokenizer(src_lang, dst_lang) def finetune(self, dataset): # 使用 Vocalink 真实对话语料（脱敏） for epoch in range(10): loss = self.model.train_step(dataset) if loss < 0.01: break def export_onnx(self, path): # 导出 ONNX 用于生产推理（快 + 跨平台） onnx.export(self.model, path, opset=17) def benchmark(self, test_set): bleu = compute_bleu(self.translate(test_set), test_set.references) latency = measure_latency(self.translate, p95_target=300) return {"bleu": bleu, "p95_latency_ms": latency}