华胜天成智能辅助产品系统

在客服、金融、医疗等行业中，企业每天产生大量语音与文本交互数据，如客户咨询录音、服务通话、投诉记录、业务沟通等。这些数据中蕴含着丰富的客户需求与服务质量信息，但传统人工质检与数据分析效率低、覆盖率有限，无法实时反馈问题，也难以支撑智能决策。

随着大模型（LLM）与语音识别（ASR）技术的发展，企业迫切需要一种智能辅助与分析系统，能够实时理解语音内容、自动识别服务风险、评估话术质量，从而大幅提升客服效率与服务管理智能化水平。

实时语音转写（ASR）

集成 Google Speech、Azure Speech、讯飞开放平台等多引擎；

支持多语言、多方通话识别；

基于流式识别与缓冲优化，实现低延迟转写。

情绪识别与关键词提取（NLP）

对话语义层面进行情绪分析（积极、消极、中性）；

提取业务关键实体（人名、金额、风险词）；

支持定制化规则匹配与行业词典。

智能质检评分

基于大模型自动生成质检维度（礼貌性、合规性、流程完整性等）；

对每通通话进行结构化打分与异常标注；

自动生成质检报告与汇总统计。

多引擎融合与动态调度

根据语言与音质自动选择最优 ASR 引擎；

通过流式策略优化，转写延迟降低约 30%，准确率提升 15%。

行业定制模型优化

针对金融、医疗等垂直领域语料，进行模型微调；

专业术语识别率提升 40%，显著改善行业场景下的转写准确性。

可视化与辅助决策

提供实时监控大屏、通话转写回放、质检统计报表；

支持管理人员快速定位问题通话，实现智能决策。

1. 技术架构

采用 “多引擎 + 大模型 + 分布式流处理” 架构：

音频流 → Kafka → ASR引擎（Google/Azure/讯飞）→ 转写结果 → NLP分析 → 智能质检引擎 → Elasticsearch存储 → Web可视化平台


后端：Go + gRPC + Kafka 实时流式数据处理；

语音识别：多ASR引擎并行识别 + 动态权重融合；

文本分析：基于 NLP + Transformer 模型实现情绪识别与关键词抽取；

大模型质检：结合 ChatGPT / 自研 LLM，对话上下文语义分析生成结构化评分；

数据服务层：Elasticsearch 实现多维查询与聚合；

可视化平台：Vue + ECharts 实现语音流分析与统计报表。

2. 工程优化

采用 流式识别缓冲算法（滑动窗口 + 延迟补偿），提升低延迟体验；

实现 多引擎融合调度模块，根据通道质量自动切换最优识别源；

通过 Kafka Topic 分区并行消费 支撑每日数十万通呼叫处理；

引入 缓存与断点续传机制，确保实时监听不中断；

建立 模型训练与微调流程（行业语料 → 分词 → 语义标注 → Fine-tuning）。

3. 成果与价值

实现客服质检自动化率 > 85%；

平均通话分析耗时由人工10分钟降至30秒；

语音识别准确率在复杂场景提升 15%；

金融/医疗场景专业词识别率提升 40%；

客服整体质检效率提升约 3.5 倍，人工成本显著下降。