FunASR工业级应用案例：金融客服语音分析系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FunASR 在金融行业的日常运营中，客服语音数据包含大量客户需求、风险预警和服务质量等关键信息。传统人工质检方式效率低下，难以覆盖全部语音内容。基于FunASR构建的金融客服语音分析系统，通过语音识别（ASR）、标点恢复和热词定制等技术，可实现客服语音的实时转写与结构化分析，将质检效率提升80%以上，同时降低人工成本。
系统架构与核心技术
金融客服语音分析系统主要由实时语音转写、文本后处理和业务分析三大模块构成，整体架构如图所示：
核心技术组件
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语音端点检测（VAD）
使用FSMN-VAD模型实现通话中有效语音片段的精准切割，过滤静音和背景噪音，确保转写聚焦于有效对话内容。 -
语音识别（ASR）
采用Paraformer-large模型，支持金融领域专业术语的高精度识别，实测字错率（CER）低于3%。该模型基于6万小时工业数据训练，具备低延迟、高并发特性，可满足客服系统实时性需求。 -
标点恢复与热词定制
通过CT-Transformer标点模型自动添加标点符号，提升文本可读性；结合热词功能，将金融术语（如“理财产品”“风险评估”）的识别准确率提升至99%。
实现步骤与代码示例
1. 环境部署
通过Docker快速部署FunASR服务，支持离线文件转写和实时流式识别：
# 下载部署脚本
curl -O https://raw.githubusercontent.com/alibaba-damo-academy/FunASR/main/runtime/deploy_tools/funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh
# 启动服务（支持热词模型和时间戳输出）
sudo bash funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh install --workspace ./funasr-runtime-resources
2. 实时语音转写
使用Python客户端调用WebSocket接口，实现客服语音实时转写：
# 参考代码：runtime/funasr_api/example.py
from funasr_api import FunasrApi
def on_msg(msg):
# 实时处理转写结果（如关键词提取、情绪分析）
print(f"实时转写: {msg}")
# 连接FunASR服务
rcg = FunasrApi(uri="wss://127.0.0.1:10096/")
stream = rcg.create_stream(msg_callback=on_msg)
# 流式输入音频数据（模拟麦克风或电话线路输入）
with open("customer_call.wav", "rb") as f:
audio_bytes = f.read()
stride = int(0.1 * 16000 * 2) # 100ms分片
for i in range(0, len(audio_bytes), stride):
stream.feed_chunk(audio_bytes[i:i+stride])
stream.wait_for_end()
3. 文本后处理与业务分析
通过后处理工具对转写文本进行规范化，提取结构化信息：
# 文本规范化（参考funasr/utils/postprocess_utils.py）
from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
raw_text = "那今天的会就到这里吧 happy new year 明年见"
processed_text = rich_transcription_postprocess(raw_text)
print(processed_text) # 输出："那今天的会就到这里吧。Happy New Year，明年见。"
4. 业务指标分析
结合转写文本实现客服质量监控，例如：
- 话术合规性：检测是否提及“风险提示”“产品收益”等关键词
- 情绪分析：通过情感词典识别客户情绪（如“不满”“投诉”）
- 服务效率：统计平均通话时长、问题解决率等指标
应用效果与扩展
性能指标
- 实时性：单机支持200路并发通话，平均延迟<300ms
- 准确率：金融术语识别准确率98.5%，通用场景字错率（CER）<2.8%
- 扩展性：支持GPU加速和多节点部署，可通过K8s实现弹性扩容
典型场景
- 智能质检：自动标记违规话术，生成质检报告
- 知识挖掘：从历史语音中提取客户需求，优化产品设计
- 实时辅助：为客服人员实时推荐回答话术，提升服务质量
总结与未来展望
FunASR作为工业级语音识别工具包，通过高效部署、精准识别和灵活扩展，为金融客服场景提供了全链路解决方案。未来可进一步结合LLM实现对话摘要生成和智能问答，推动金融服务智能化升级。
更多技术细节参考：
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
