大模型语音通话分析预警系统产品系统

一个基于大模型技术的语音通话分析预警系统，支持多种语音识别模型，可以对语音文件进行全面的质量检查，包括语音识别、话术符合度评估和违禁话术检测。解决电话外呼人员呼叫质量、提升客户满意度、提升服务质量水平，减轻管理人员工作强度，提升管理效率和效能。

本项目是基于大模型技术的语音质量检查工具，主要包含以下模块和功能：

核心模块 ：

- 任务调度器 ：支持有序/无序任务管理，可配置定时执行时间和任务参数
- 数据服务 ：datapull（从远程拉取文件）和 datapush（提供文件推送服务）
- 语音处理 ：extractbyrole 服务实现说话人分离，生成单独说话人音频文件
- 分析服务 ：提供预分析和语音分析功能，包括话术符合度评估和违禁内容检测
- 前端界面 ：基于 React 和 Ant Design 的监控管理系统，支持文件上传、结果展示和统计分析
主要功能 ：

- 定时任务自动执行，支持任务序列和独立任务
- 文件传输与管理，包括拉取、推送和清理
- 语音分离与分析，识别说话人并评估话术质量
- 前端可视化监控，实时查看任务状态和分析结果
- 完善的日志系统，便于问题排查和系统维护
项目通过模块化设计实现了语音质量检查的全流程自动化，可广泛应用于客服语音质检、会议记录分析等场景

### 技术栈
- 前端 ：React + Ant Design，实现可视化监控界面
- 后端 ：Python，使用FastAPI构建API服务
- 语音处理 ：FunASR用于说话人分离和语音识别
- 任务调度 ：自定义TaskScheduler实现定时任务管理
- 数据存储 ：JSON文件存储任务配置和文件索引
- 通信 ：HTTP/REST API实现服务间通信
### 架构
项目采用模块化架构，分为以下核心模块：

- 任务调度器 ：管理有序/无序任务，支持定时执行
- 数据服务 ：datapull（拉取文件）和datapush（推送服务）
- 语音处理 ：extractbyrole服务实现说话人分离
- 分析服务 ：提供预分析和语音质量评估
- 前端界面 ：监控任务状态和分析结果
### 亮点
1. 全流程自动化 ：从文件拉取到语音分析的端到端自动化处理
2. 灵活的任务调度 ：支持有序任务序列和独立无序任务
3. 语音分离技术 ：使用FunASR实现准确的说话人分离
4. 可视化监控 ：前端界面实时展示任务状态和分析结果
5. 模块化设计 ：各服务独立部署，便于维护和扩展
### 难点
1. 跨服务通信 ：确保datapull、datapush、分析服务间的可靠通信
2. 语音处理性能 ：处理大量音频文件时的性能优化
3. 任务调度可靠性 ：保证定时任务的准确执行和错误处理
4. 文件管理 ：确保文件拉取、分离、分析、删除的完整生命周期管理
5. 前端状态管理 ：保持分析结果的持久显示和状态同步
6. 所有文件在各个环节只处理一次，不重复处理