某消金公司自研ASR系统产品系统

当前金融行业客服、信贷回访、业务咨询等呼叫业务大量产生电话录音，通用商用 ASR 模型对贷款、理财、贵金属等金融专业词汇识别准确率偏低，电话线路底噪、客户方言口音进一步降低转写效果，人工整理录音、质检通话内容耗时久，难以满足金融监管存档、风险话术排查需求。本自研 ASR 系统针对金融通话场景专项优化，用于金融呼叫中心录音实时转写、离线录音解析、合规风险检测，解决通用语音识别适配差、人工质检成本高、语音数据无法数字化归档的行业痛点。

系统分为四大核心功能模块：第一是音频预处理模块，可对电话信道音频降噪、去除回声、均衡音量，适配低音质通话录音；第二是金融定制语音识别模块，基于金融行业语料微调模型，精准识别信贷、理财等专业术语，支持实时流式转写与批量离线录音解析；第三是文本后处理模块，自动校正金融专有名词、分割对话人、标记敏感违规话术；第四是后台管理模块，提供录音文件上传、转写任务调度、识别结果检索导出、识别准确率数据看板、账号权限分级管理功能。整套系统可对接金融呼叫平台，自动完成全量通话录音转文字，辅助业务人员快速完成合规质检与客户会话归档。

我主要负责对接算法同事，统筹 ASR 语音模型工程化落地工作，整体工程基于 Java 搭建，采用 DJL 深度学习框架完成训练后 ASR 模型的加载、推理与线上部署。通过 DJL 实现模型统一封装，完成音频预处理、语音推理链路整合；搭配消息队列实现大批量录音转写任务异步调度。项目亮点是依托 DJL 完成金融语音模型轻量化推理改造，大幅降低 Java 服务内存占用，适配线上高并发通话流量；落地难点在于算法产出模型格式适配、多版本模型灰度切换、线上推理性能监控调优，搭建完整的模型部署、指标监控、故障回滚运维流程，保障金融业务 7×24 小时稳定提供语音转写服务。