老滚5 对话音量小的解决方法

左键点击右下角喇叭 - 点击音量条上面的音响图标 - 增强 - 勾选响度均衡 - 确定保存

我是一名移动运营商的工作人员,负责以电话外呼的方式开展客户满意度修复工作。现在需要利用python技术写一个关于外呼电话录音包批量质检分析的系统,需要封装成可执行的.exe程序。请给出详细的方案及切实可执行的详细完整代码(附注解),不要假设可行的伪代码场景,不要简化。以下为分析维度及要求: 一、要求: 1、输入框需包含:音频选择框(支持多选或选择文件夹)、关键词选择框(选择本地关键词.xlsx文件地址)。 2、程序界面需包含开始分析、停止分析、清空等按钮命令。 3、输出框需包含已完成分析、分析错误、分析报告储存路径等提示(分析报告生成一个汇总的结构化excel清单,一行代表一个文件,包含多个分析维度结果。同时生成一个汇总的可视化分析word版报告)。 4、音频文件可能有多种格式,如MP3、WAV、AMR等,需要兼容多种格式。 5、模型使用组合:语音识别:CAM++ Enterprise v2(INT8量化版);说话人分离:CAM++ Enterprise v2(INT8量化版);中文文本情感分析:IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment(INT8量化版)。 6、CAM++ v2方言强化:加载西南官话权重(--model_name campp_guizhou),dialect_weight=0.7:强制模型关注方言声学特征 7、所有模型均下载至本地离线加载使用。 8、录音包主要为客服与客户的对话,进行说话人分离时客服人员说话根据全部片段的前三个片段是否存在开场白关键字来确定身份,结合 “包含结束语” 等特征辅助判断。 9、模型优化内存资源,确保最后封装为程序时可在GPU专享内存为512M,共享内存为3.7G的个人笔记本中运行。 二、分析维度: 1、通话基本信息:音频时长、文件名称。 2、服务规范检查:开场白检查(根据关键字)、结束语检查(根据关键字)、服务禁语检查(根据关键字)。 3、客服服务态度情感分析:结合客服的文本情感分析,分析是否有不耐烦、生气等负面情绪。 4、客户情感分析:结合客户的文本情感分析客户整体情感极性(积极/消极/中性),特定情绪识别(如愤怒、不耐烦)。 5、沟通技巧检查:客服语速与清晰度分析、平均音量水平及稳定性。 6、问题解决率分析:客户问题是否被有效回答。
07-25
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值