电报机器人的多模态输入识别融合策略

推荐使用Hugging Face 的 Transformers，可以处理文本、图像、声音。开源方案：Pyrogram + DeepPavlov，Whisper模型用于语音转文字，CLIP模型用于图片识别，最后加权投票或者置信度排序融合。GitHub搜索“multimodal telegram bot”关键词，选择带pipeline封装的版本。

可以试一下python编写的GramJS，支持多模态，GitHub搜索「Telegram-Multimodal-Bot」，有图、语音、文本融合的案例，注意使用Webhook方式接收消息即可。

目前主流做法是用FastAPI搭建后端，接收Telegram的更新流，然后根据不同消息类型走不同解析器，比如用whisper解析语音，pillow解析图片。重点是要做到模块间解耦，通过队列异步处理。

开源项目推荐「Pyrogram」框架，带多媒体消息解析，GitHub搜索关键词一堆实战项目。多看别人怎么处理上下文关联的，毕竟多模态交互需要考虑前后消息的衔接。

推荐使用Pyrogram框架，支持多模态输入。GitHub搜索telethon和python-telegram-bot，这两个库都有成熟的多模态处理案例。语音转文字用Google Speech-to-Text，图像识别用Tesseract OCR，文本处理用transformers库。注意做好消息类型判断分流处理，不要搞得太复杂。

可以使用Pyrogram+DeepPavlov，CV2做图像预处理，vosk做语音转文本，加权投票法做多模态融合。GitHub搜索“multimodal-telegram-bot”有几个可以直接跑的开源项目。记得给不同模态设定置信度阈值，避免噪声。