本發明涉及音頻質檢，尤其涉及一種基于語音處理與大語言模型的多語言音頻質檢方法及系統。

背景技術：

1、在客服質檢領域，尤其是針對語音與文本協同分析的自動化任務，已有多種技術和方法被廣泛研究與應用。

2、客服對話數據通常具有以下特性：文本內容較為冗長，且語境關聯性較強，對上下文理解能力提出了較高要求；語言表達形式復雜多樣，常涉及多語言切換或混合語言使用；語音識別生成的文本可能存在一定誤差，例如錯別字、語法不完整或內容脫漏。此外，客服對話通常伴隨背景噪音、多人混疊語音等復雜場景。這些特性顯著增加了客服質檢任務的技術難度，同時對現有質檢技術在適用性與準確性方面提出了更高的要求。

3、現有的客服質檢技術通常依賴以下幾種方法：

4、1.規則匹配與正則表達式：規則匹配技術通過預定義的關鍵詞或固定句式檢測對話中的違規行為，廣泛應用于結構化和模板化的客服場景。這種方法在特定規則明確的場景中表現良好，但對自然語言表達的靈活多樣性缺乏適應性。例如，客服對話常包含句式變形、同義替換或語言切換，使得規則匹配難以有效覆蓋這些變動。此外，語音識別文本中不可避免的轉錄誤差(如錯字、漏字)進一步增加了規則匹配的復雜度和維護難度。在多語言場景下，規則的更新和維護成本隨著語言數量的增加而迅速上升，導致在復雜語音場景中的實際應用受限。

5、2.向量相似度匹配：基于向量表示的語義匹配技術隨著自然語言處理技術的發展逐漸應用于客服質檢任務。這些方法依賴預訓練語言模型(如word2vec、bert)生成文本的語義向量，通過計算相似度來識別對話中的違規行為。相較于規則匹配，向量相似度匹配在句式變形和同義表達處理上具有更強的魯棒性。然而，該技術在長文本場景中難以捕捉復雜語境中的深層語義關聯。此外，在多語言對話場景下，由于不同語言的語義特征分布差異較大，向量相似度匹配往往無法同時兼顧多種語言特性，導致檢測性能顯著下降。

6、3.傳統機器學習模型：傳統機器學習模型(如支持向量機、決策樹)曾是客服質檢領域的主流方法，這些模型通過手動設計特征對文本進行分類，適用于早期的結構化對話檢測任務。然而，傳統機器學習方法在處理自然語言時存在顯著局限性。這些模型對人工特征設計的依賴性較高，難以適應靈活多變的語言表達和上下文依賴。此外，面對多語言對話場景，這些模型通常需要針對每種語言單獨設計特征，導致擴展性差，難以滿足復雜多語言場景的需求。

7、在客服質檢領域，規則匹配、向量相似度匹配和傳統機器學習模型各具特點，但它們在應對復雜、多語言的客服對話場景時存在明顯局限。本領域技術人員一直在尋求更高效的文本處理技術和模型優化策略，以解決現有方法在適用性、準確性和擴展性方面的不足。

技術實現思路

1、有鑒于此，本發明提供了一種基于語音處理與大語言模型的多語言音頻質檢方法及系統，專注于復雜多語言對話的違規行為檢測與客服服務質量評估，本發明通過語音激活檢測(vad)、雙聲道語音分離、說話人分離和語音轉文本(asr)技術，結合上下文感知的對話流優化，實現對多語種客服場景下音頻數據的精準分析與高效預處理。

2、本發明創新性地解決了客服場景中大語言模型可能產生的幻覺生成(hallucination)和識別偏差問題，通過引入業務知識增強、分層規則約束、逐步推理的prompt策略，有效提升了違規檢測的準確性、覆蓋率與可信度。同時，本發明采用動態質量評分和語音識別一致性分析，確保質檢流程對多語種對話的高適應性和可靠性。本發明也充分考慮了客服環境中多語言混雜、音頻嘈雜等實際問題，在模型推理前對asr輸出進行了對話流格式化轉換與噪音過濾，使得模型在復雜場景中也能準確定位違規行為。

3、一種基于語音處理與大語言模型的多語言音頻質檢方法，具體包括以下步驟：

4、s1，從待質檢音頻中提取僅包含目標說話人的對話語音流；

5、s2，利用多語言asr技術將對話語音流轉換為文本數據并基于word-level時序信息和角色標注對文本數據進行優化，重構得到標準對話文本；

6、s3，大語言模型根據設定的質檢規則識別并提取出所述標準對話文本中的違規對話，生成質檢數據；

7、s4，將質檢數據存儲到數據庫中，并同步推送至質檢業務系統，供業務人員審閱、分析和反饋。

8、優選地，步驟s1中，從待質檢音頻中提取僅包含目標說話人的對話語音流的具體步驟為：

9、利用雙通道分離技術從待質檢音頻中分別提取出帶有時間戳的多個目標說話人語音流；

10、利用語音激活檢測算法剔除多個目標說話人語音流中的非人聲背景噪音，提取得到有效語音流；

11、利用說話人分離技術剔除有效語音流中的非目標說話人的語音，提取得到僅包含目標說話人的對話語音流。

12、優選地，步驟s2中，基于word-level時序信息和角色標注對文本數據進行優化，重構得到標準對話文本的具體步驟為：

13、將文本數據進行字詞級切分；

14、語音激活檢測算法根據每個字符或詞的時間戳判斷相鄰兩個字符或詞之間的時間間隔是否小于設定的vad閾值，若小于，則說明這兩個字符或詞屬于同一說話人的語音活動，將其合并為一個文本發言段落，并在該語音段落標注說話人角色和語音起止時間；否則，這兩個字符屬于不同說話人的語音活動，將其各自劃分為不同的文本發言段落，在每個段落分別標注對應的說話人角色和語音起止時間；

15、將得到的所有標注有說話人角色和語音起止時間的文本發言段落按時間先后順序排序，重構得到標準對話文本。

16、優選地，步驟s3中，大語言模型根據設定的質檢規則識別并提取出所述標準對話文本中的違規對話，生成質檢數據的具體步驟為：

17、將業務知識和質檢規則注入大語言模型；

18、大語言模型基于逐步推理法逐步分析所述標準對話文本，根據上下文語義，對對話質量進行打分，若對話質量評分值大于設定分值，則視為對話質量良好，輸出格式化的包含空違規列表的質檢結果文本；

19、若對話質量評分值小于設定分值，則根據設定的質檢規則判斷是否有違規行為，若有違規行為，則提取違規行為所對應的文本內容及違規行為類型、違規發生時間，輸出格式化的包含違規行為列表的質檢結果文本。

20、優選地，所述包含空違規列表的質檢結果文本和所述包含違規行為列表的質檢結果文本的文本格式相同，均包括違規行為類型、違規行為發生時間、違規行為描述、以及對話質量評分值。

21、優選地，輸出包含空違規列表或包含違規行為列表的質檢結果文本后，還需將質檢結果文本轉換為標準語言文本。

22、優選地，在將質檢結果文本轉換為標準語言文本之前，還需對文本格式進行校驗以確保其文本格式滿足要求。

23、優選地，所述質檢規則包括靜態質檢規則和動態質檢規則，靜態質檢規則和動態質檢規則均用于明確違規行為類型、違規檢測指令以及質檢結果文本的文本輸出格式，

24、靜態質檢規則為覆蓋通用業務場景需求的質檢規則；

25、動態質檢規則為適用特定業務場景的質檢規則，動態質檢規則中的各條規則設定有優先級。

26、優選地，所述動態質檢規則中的規則可以根據業務需求增加或刪減。

27、優選地，步驟s4中，質檢數據支持批量推送傳輸給質檢業務系統。

28、一種基于語音處理與大語言模型的多語言音頻質檢系統，包括語音處理模塊、asr模塊、大語言模型、輸出后處理模塊和數據庫；

29、所述語音處理模塊用于利用雙通道分離技術從待質檢音頻中分別提取出帶有時間戳的多個目標說話人語音流，并對多個目標說話人語音流進行多層過濾，提取得到僅包含目標說話人的對話語音流；

30、所述asr模塊用于利用多語言asr技術將僅包含目標說話人的對話語音流轉換為文本數據，并基于word-level時序信息和角色標注對文本數據進行優化，重構得到標準對話文本；

31、所述大語言模型用于根據設定的質檢規則識別并提取出所述標準對話文本中的違規對話，生成質檢數據；

32、所述輸出后處理模塊用于將大語言模型輸出的質檢數據轉換為標準語言格式，將轉換為標準語言的質檢數據存儲到數據庫中，并同步推送至質檢業務系統，供業務人員審閱、分析和反饋。

33、優選地，所述輸出后處理模塊在將大語言模型輸出的質檢數據轉換為標準語言格式之前，還需對大語言模型輸出的質檢數據的文本格式進行校驗以確保其文本格式滿足要求。

34、一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述所述方法的步驟。

35、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述所述方法的步驟。

36、本發明的有益效果是：

37、1、本發明通過采用語音激活檢測(vad)、說話人分離和雙聲道分離等技術，對客服通話中的多說話人混疊和嘈雜語音進行信號凈化，減少了語音處理階段的誤差，減少因語音識別不準確而導致大語言模型的誤判，提升了質檢任務的準確性，同時結合文本轉化與優化階段的多項技術處理，為后續違規行為檢測提供高質量的文本輸入。

38、通過vad動態篩選有效語音段，減少了背景噪音的干擾；通過說話人分離技術利用基于深度學習的語音分離模型，準確區分客戶與客服的語音軌跡，確保語音轉文本(asr)階段生成的文本數據具有高質量的角色標注。

39、在文本轉化與優化階段，語音處理后的音頻信號通過asr模塊轉化為文本數據，同時結合word-level時序信息和角色標注對文本進行優化與標準化，基于先進的多語言asr技術，系統能夠準確識別多語言及混合語言對話中的文本內容，通過時間戳標注，確保文本中的每句話都對應準確的語音起止時間，按對話角色(如客服與客戶)分離文本內容并重構對話文本，有效解決了客戶與客服之間發生說話重疊而導致交替對話信息缺失的問題，并為大語言模型提供了高質量、標準化的輸入數據，顯著提升了質檢任務的整體準確性與魯棒性。

40、2、本發明利用大語言模型對轉化得到的語音文本進行分析，通過優化上下文推理能力和動態規則加載機制，實現了對多語言、長文本和復雜對話場景的高效適配，增強了大語言模型對復雜場景的適應性與魯棒性，確保質檢結果的可信度和一致性。

41、上下文推理優化策略結合業務知識注入和指令強化，提升了大語言模型(llm)對上下文語義的深度理解能力。例如，逐步推理(chain-of-thought,cot)方法通過分步驟引導模型分析對話語境，準確識別違規行為并生成規范化輸出。

42、動態規則加載機制根據業務需求可以實時調整檢測邏輯，確保系統在應對多語言切換和復雜對話表達時表現出色。這種策略顯著減少了大語言模型在多語言和長文本處理中的幻覺現象(hallucination)，從而提升了模型檢測結果的可信度與一致性。

43、3、本發明構建了一套可靈活調整的質檢邏輯框架，通過分層規則設計，將靜態核心指令與動態規則表結合，可以實現質檢規則的動態適配，提高了系統的靈活性。

44、且動態規則表按優先級分層設計，使系統能夠優先完成關鍵違規檢測任務，同時支持動態規則內容的實時更新，以適應業務需求的動態變化，與業務需求保持高度契合。例如，在客服業務量高峰期，系統可以快速加載新的違規檢測規則，確保對新場景的高效適配。通過這一機制，本發明實現了質檢邏輯的靈活性和精準性，顯著提升了系統與業務需求的契合度。

45、4、本發明大語言模型以結構化的json格式輸出檢測結果，包括違規行為類型、違規行為發生時間、違規行為描述、以及對話質量評分值等關鍵字段，該格式化設計不僅便于后續系統的集成與數據分析，還提高了檢測結果的可追溯性。例如，便于多語言場景下統一轉換為英文格式，確保檢測結果在跨語言分析中的一致性，顯著提升了跨語言場景下的分析和集成效率。

46、此外，自動校驗檢測結果的完整性和規范性，確保生成的檢測結果符合預設標準，減少了因格式問題導致的數據處理錯誤，同時也進一步增強了檢測任務的可靠性和操作效率，提升了質檢結果的可追溯性和可操作性。

47、5、本發明通過語音預處理、文本轉化與優化、違規檢測和結果輸出四大階段的協同設計，構建了一套高效的質檢系統。優化后的語音處理模塊顯著減少了噪音干擾與識別誤差；基于prompt的llm調用優化框架則通過規則設計與上下文推理策略提升了檢測任務的準確性；規范化輸出與后處理模塊確保了質檢結果的可靠性和實用性。整體流程設計實現了復雜多語言場景下的高效違規行為檢測，極大地提升了系統的綜合性能，實現了多語言客服質檢任務的高效性、適應性和準確性，能夠滿足復雜業務場景的實際需求，具有顯著的技術優勢和廣泛的應用前景。

48、6、本發明不僅能顯著降低人工質檢成本，還具有高效、靈活、可擴展的特點，適用于物流、客服等領域的自動化質檢需求，對提升客戶體驗和降低運營成本具有重要意義。同時，系統能夠靈活適應規則和業務需求的變化，確保檢測效果的穩定性與可控性。相比傳統方案，本發明不僅在復雜場景下展現了更優越的質檢效果，還具備極高的擴展性和業務適配能力，為多語言客服質檢任務提供了一種兼具靈活性與可靠性的先進解決方案。