北京
呼叫中心每天產(chǎn)生數(shù)千條錄音。當客戶投訴聽不清、或經(jīng)理懷疑某條線路出現(xiàn)單邊通話時，只能派人逐條重聽——3分鐘的通話要花3分鐘聽完，再寫備注。這種質(zhì)檢方式慢、主觀、被動，而且沒人會去檢查坐席端是否真的有聲音，單邊通話的故障可能持續(xù)整個班次才被察覺。
我們需要的是一個能在10秒內(nèi)完成自動分析的服務(wù)：用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型客觀打分，自動檢測靜音間隙和單邊通話，并生成人類可讀的摘要，通過簡單的HTTP API即可調(diào)用。
這套系統(tǒng)的核心架構(gòu)分為三層。第一層是NISQA（非侵入式語音質(zhì)量評估），一個基于數(shù)千條評分樣本訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能在1-5分區(qū)間預測平均意見分（MOS），同時輸出噪聲、斷續(xù)、音色失真和響度四個子維度評分。第二層是Silero VAD（語音活動檢測），一個輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，精確定位音頻中的語音時段，從而識別單邊通話、死寂時段和對話流轉(zhuǎn)模式。第三層是Claude AI，負責將結(jié)構(gòu)化分析數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為專家級的人類可讀評估——Haiku模型用于單條通話的快速分析，Sonnet/Opus模型則驅(qū)動可查詢數(shù)據(jù)庫的管理員助手。
技術(shù)棧選擇FastAPI框架，暴露四個端點。分析流水線的工作流程是：先從遠程服務(wù)器獲取錄音（支持HTTP/SCP），接著用SoX提取RMS、峰值和時長等統(tǒng)計信息，再用FFmpeg檢測靜音段落，然后運行Silero VAD分析，最后匯總所有數(shù)據(jù)。整個流程對一條普通通話的處理時間控制在10秒以內(nèi)。
緩存層采用SQLite，避免對同一條錄音重復分析。部署方面使用Systemd服務(wù)管理，配合Grafana等工具構(gòu)建監(jiān)控面板。這套方案的關(guān)鍵價值在于把"事后人工抽查"變成"實時自動掃描"，質(zhì)量劣化不再需要等待客戶投訴才能發(fā)現(xiàn)。
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