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本发明公开多任务模型训练和多语种对话交互方法以及相关产品，其中，一种多任务模型训练方法，包括：将收集的多语种翻译数据和多语种实体数据进行数据整合，得到实体词典文件和预设模式文件；将所述预设模式文件中的标签用所述实体词典文件中的内容进行替换，生成模型训练数据；基于所述模型训练数据训练所述多任务模型，得到训练后的多任务模型。

本发明实施例提供一种语音唤醒的阈值自适应方法、系统、电子设备和存储介质。该方法包括：检测到有实时的语音输入时，进行预唤醒判断，若达到预唤醒条件时，进入预唤醒阶段；在预唤醒阶段中，实时对语音进行语音属性分析，得到语音的多个语音属性，基于多个语音属性确定语音对应的说话人属性；确定说话人属性对应的自适应阈值，利用自适应阈值判断语音是否唤醒，若语音的唤醒概率达到自适应阈值时，则进行语音唤醒。本发明实施例对儿童场景提出了唤醒的阈值自适应提出根据具体场景动态切换儿童的唤醒阈值，改变了以往预设固定阈值或简单区分有限场景设置阈值的模式，能更精准地适应多种实际使用场景，有效提高儿童场景的唤醒率。

本发明公开一种数据传输方法、网络音频设备、数据传输系统、电子设备及存储介质，其方法包括：基于物理网络接口创建虚拟网络接口，并对各物理网络接口和虚拟网络接口分别进行配置，以形成至少N+1个数据传输通道；在从应用模块获取到待发送数据时，根据待发送数据在传输时要用的数据传输通道对相应待发送数据进行标记处理，其中，待发送数据在传输时要用的数据传输通道由应用模块指定；将标记处理后的待发送数据通过相应的数据传输通道发送给目标设备。本发明形成两个不同的数据传输通道。该两个不同的数据传输通道之间的数据传输会相互独立，使得音频数据在传输时不会受到其他类型数据的干扰与影响，实现提高转发效率与降低延时的效果。

本申请实施例公开大型语言模型路由方法、电子设备和存储介质，其中，一种大型语言模型路由方法，包括：将请求输入至级联式路由系统中，其中，所述级联式路由系统由多个按照成本从小到大排序的大型语言模型级联构建，每一大型语言模型都经过自我评估能力训练；当请求路由到某一大型语言模型时，所述某一大型语言模型能够对所述请求进行评估，评估自身是否具有解决所述请求的能力，若能够解决则对该请求进行回答，否则拒接所述请求并路由至下一个大型语言模型；获取所述级联式路由系统对所述请求的处理结果。