一、项目基本情况 原公告的采购项目编号：SCUT-HW-ZB********号　　　　　　 原公告的采购项目名称：华南理工大学支撑语音大模型实验的教学模块采购项目　　　　　　　　 首次公告日期：2012月1　　　　　　 二、更正信息 更正事项：采购文件 更正内容： 更正原因：更正采购文件部分内容更正内容：1.原“第二部分 采购需求”技术要求中的以下参数：序号货物名称指标重要性评审时是否需要提供证明材料主要技术指标备注1语音大模型实验开发平台一、语音大模型实验开发平台设备指标　否13、本项目需中标供应商提供总计32学时超过60个教学实训案例。其中《自然语言处理》教学案例主要包括：使用TextPruner对Bert模型进行模型裁剪；使用TextBrewer对Bert模型进行知识蒸馏；基于Bert预训练模型的阅读理解；于Bart的开放域问答系统；基于Bart的摘要生成等。《智能语音》教学案例主要包括：使用openspeech实现LAS语音识别；Tacotron2实现语音合成；基于HuBert的语音转换；基于paddleSpeech的声纹识别；基于MockingBird的声音克隆；基于mycroft-precise的语音唤醒等。　2ROS语音机器人硬件平台一、ROS语音机器人硬件平台设备指标（十二）硬件平台超融合管理功能　否1、计算引擎：支持主流的虚拟化引擎（包括但不限于KVM ‌VMware ESXiXEN等）。　　否5、分布式存储：分布式存储支持SSD加速和在线扩容存储容量，分布式存储提供多副本功能以提高数据的安全性，在出现数据存储节点故障情况下，云平台可以自动从副本恢复数据且重新生成新的副本，从而不影响数据的完整性，提高数据的冗余度及高可靠性。　更正为以下内容序号货物名称指标重要性评审时是否需要提供证明材料主要技术指标备注1语音大模型实验开发平台一、语音大模型实验开发平台设备指标　否13、本项目需中标供应商提供总计32学时超过80个教学实训案例。其中《自然语言处理》教学案例主要包括：使用TextPruner对Bert模型进行模型裁剪；使用TextBrewer对Bert模型进行知识蒸馏；基于Bert预训练模型的阅读理解；于Bart的开放域问答系统；基于Bart的摘要生成等。《智能语音》教学案例主要包括：①使用openspeech实现LAS语音识别（基于openSpeech开源语音识别工具，构建LAS语音识别模型，并进行训练和测试）；②Tacotron2实现语音合成（基于ESPnet语音处理 工具包，构建并训练Tacotron2声学模型，实现语音合成）；③基于HuBert的语音转换（基于HuBert预训练模型，设计语音转换框架，在语音转换数据集上进行微调，并使用s3prl训练语音转换模型以及进行任务评测）；④基于paddleSpeech的声纹识别（基于语音开源框架paddleSpeech，设计声纹识别流程，实现声纹识别匹配）；⑤基于MockingBird的声音克隆（基于MockiingBird语音克隆工具，设计语音唤醒流程，进行模型的训练与测试，实现语音唤醒）；⑥基于mycroft-precise的语音唤醒（基于mycroft-precise语音唤醒引擎，设计语音唤醒流程，使用唤醒词训练模型并进行实时预测）；　2ROS语音机器人硬件平台一、ROS语音机器人硬件平台设备指标（十二）硬件平台超融合管理功能　否1、计算引擎：支持主流的虚拟化引擎（包括但不限于KVM ‌VMware ESXiXENHyper-V等），支持容器。　　否5、分布式存储：支持基于不同芯片架构服务器构建存储池。分布式存储支持SSD加速和在线扩容存储容量，分布式存储提供多副本功能以提高数据的安全性，在出现数据存储节点故障情况下，云平台可以自动从副本恢复数据且重新生成新的副本，从而不影响数据的完整性，提高数据的冗余度及高可靠性。　2.原“招标公告” 以下内容：“项目概况华南理工大学支撑语音大模型实验的教学模块采购项目的潜在投标人应在http://********/获取招标文件，并于2025年1月09:30（北京）前递交投标文件”“

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