“就是这个！”
蜀山看到设计稿的瞬间，兴奋地拍案而起，“这下股民就能轻松掌握股价走势了。
李悦，你可真是太厉害了！”
解决了界面问题，智能语音交互又成了新的挑战。
林宇和他的技术团队日夜奋战，不断优化语音识别算法，但在实际测试中，还是频繁出现识别错误的情况。
“查询贵州茅台实时股价。”
蜀山对着测试设备说道。
“抱歉，无法识别您的指令。”
设备冰冷的回应让蜀山的心情一下子跌入谷底。
“这可不行，要是股民下达的交易指令都识别错误，那后果不堪设想。”
蜀山焦急地说，额头上冒出了细密的汗珠。
林宇压力巨大，他带领团队仔细分析问题，发现是训练数据不够丰富，导致语音模型对一些专业术语和特殊场景的识别能力不足。
于是，他们收集了大量的金融领域语音数据，包括各种股票名称、交易术语、财经新闻播报等，重新训练模型。
为了提高语音识别的准确率，他们还采用了深度学习技术，对模型进行不断优化。
他们增加了模型的层数和神经元数量，让模型能够学习到更复杂的语音模式。
同时，他们还引入了注意力机制，让模型能够更加关注语音中的关键信息。
在优化过程中，团队还遇到了计算资源不足的问题。
为了加快模型训练速度，林宇四处寻找解决方案。
他尝试了多种云计算平台，最终选择了一家性价比高、计算能力强的平台，解决了计算资源的瓶颈。
经过无数次的调试和优化，智能语音交互功能终于能够准确识别股民的指令。
“查询贵州茅台实时股价。”
蜀山再次对着设备说道。
“贵州茅台实时股价为每股1800元。”
设备清晰的回应让大家都松了一口气，办公室里响起了一阵欢呼声。
三、曙光初现，收获成果随着一个个难题被攻克，产品逐渐成型。
他们将这款融合了人机交互用户体验的炒股软件命名为“智股通”。
在内部测试阶段，团队成员们纷纷化身股民，对软件进行全方位的测试。
蜀山按照自己的投资习惯，在智股通上设置了个性化界面和信息推送。
他偏好价值投资，界面上重点展示了股票的市盈率、市净率等价值指标，旁边还贴心地
