客服电话自动识别：用热词提升关键信息提取率-平芜编程栈

客服电话自动识别：用热词提升关键信息提取率

在银行、电信、电商等行业的客服中心，每天都有成千上万通电话被录音。这些声音背后藏着大量高价值信息——客户是否咨询了“客服电话”？有没有提到“投诉渠道”或“营业时间”？传统做法依赖人工抽检，费时费力还容易遗漏。而如今，借助语音识别技术，我们完全可以实现自动化提取。

但现实并不总是一帆风顺。标准语音识别模型虽然能听懂日常对话，一旦遇到专业术语、数字读音或发音模糊的情况，就容易“听错字”。比如，“客服电话”被写成“顾客店话”，“13678901234”变成“幺三六七八九零一二三四”，这些错误直接导致后续的信息抽取失败。

有没有一种方法，既不需要重新训练模型，又能显著提升特定关键词的识别准确率？答案是肯定的——热词增强（Hotword Enhancement），配合文本规整（ITN）技术，正在成为解决这一难题的关键组合拳。

热词：让ASR“重点关注”你想听的内容

想象一下，你在嘈杂的会议室里听报告，如果提前知道演讲者会频繁提到“Q3营收”和“用户增长目标”，你会下意识地对这两个词更敏感。热词机制正是模拟了这种“注意力聚焦”的过程。

Fun-ASR 支持通过配置热词列表，在解码阶段动态调整语言模型权重，使指定词汇更容易被识别出来。它不改变模型本身，而是作为推理时的一种轻量级干预手段，属于典型的inference-time optimization（推理时优化）。

它的核心原理基于浅层融合（Shallow Fusion），即在 ASR 解码过程中，将主模型输出的概率分布 $ P_{\text{model}}(w) $ 与一个由热词构建的外部语言模型 $ P_{\text{hotword}}(w) $ 进行加权合并：

$$
P(w) = \alpha \cdot \log P_{\text{model}}(w) + \beta \cdot \log P_{\text{hotword}}(w)
$$

其中 $\alpha$ 和 $\beta$ 是可调参数，控制主模型与热词模型之间的平衡。当某个词出现在热词列表中时，其出现概率会被临时拉高，从而在 Beam Search 中更有可能被选为最终结果。

这种方式的优势非常明显：

无需再训练：省去了数据标注、微调、部署新模型的漫长流程；
即时生效：配置后立即可用，适合业务术语频繁变动的场景；
低资源消耗：热词通常以内存缓存形式存在，几乎不增加计算开销；
操作门槛低：非技术人员也能通过 WebUI 快速完成设置。

更重要的是，Fun-ASR 的热词支持多粒度输入，无论是单字如“电”，还是复合短语如“紧急联系人”，甚至是完整句子片段都可以生效。系统还会结合 VAD（语音活动检测）进行上下文感知，在对话转折点附近进一步强化匹配能力。

当然，使用时也需注意一些工程细节。例如，热词数量不宜过多——一般建议每批次控制在50个以内，否则可能过度扭曲语言模型的自然分布，反而影响整体识别流畅性。对于优先级不同的关键词，虽然当前 WebUI 不直接支持权重分级，但可通过 API 实现差异化加权处理。

下面是一个典型的 Python 调用示例，展示如何通过 HTTP 接口提交带热词的识别请求：

import requests import json url = "http://localhost:7860/api/transcribe" payload = { "audio_file": open("call_recording.mp3", "rb"), "language": "zh", "hotwords": [ "客服电话", "营业时间", "投诉渠道", "紧急联系人" ], "enable_itn": True } files = { 'audio_file': ('call_recording.mp3', payload['audio_file'], 'audio/mpeg') } data = { 'language': payload['language'], 'hotwords': json.dumps(payload['hotwords']), 'enable_itn': str(payload['enable_itn']).lower() } response = requests.post(url, data=data, files=files) if response.status_code == 200: result = response.json() print("原始文本:", result["text"]) print("规整后文本:", result["normalized_text"]) else: print("识别失败:", response.text)

这个脚本可以轻松集成到自动化流水线中，实现批量处理。尤其是enable_itn=True的设置，确保了数字类信息能够被标准化输出，为后续结构化分析打下基础。

文本规整（ITN）：把“说出来的数字”变回“看得见的数据”

语音识别的结果往往是口语化的。比如客户说：“我打了一三六……”、“今年是二零二五年”，ASR 输出也会忠实还原这些表达方式。但如果我们要把这些内容导入数据库、做正则匹配或接入 NLP 系统，就必须先把它们转换成标准格式。

这就是Inverse Text Normalization（ITN，逆文本规整）的任务：将语音中的口语表达还原为规范书写形式。

Fun-ASR 内置的 ITN 模块针对中文特点做了深度优化，能够处理多种常见模式：

口语表达	规整结果
一千二百三十四	1234
二零二五年一月一日	2025年1月1日
五万块钱	50000元
三公里路	3km

其工作流程通常是规则与模型结合的方式：

使用正则表达式识别典型模式（如手机号、年份）；
构建抽象语法树（AST）解析复杂语义结构；
结合上下文消歧同音词（如“零” vs “灵”）；
输出统一格式的标准化文本。

举个例子，以下这段简化代码展示了基本的数字规整逻辑：

def apply_itn(text: str) -> str: import re num_map = { "零": "0", "一": "1", "二": "2", "两": "2", "三": "3", "四": "4", "五": "5", "六": "6", "七": "7", "八": "8", "九": "9" } def chinese_to_number(chinese_num): return ''.join([num_map.get(char, char) for char in chinese_num]) # 年份转换：二零二五年 → 2025年 text = re.sub(r'二零([一二三四五六七八九零]{3})年', lambda m: '20' + ''.join([num_map[c] for c in m.group(1)]) + '年', text) # 手机号转换：幺三六 → 136 text = re.sub(r'(幺|一)(三[四五六七八九])([\d一二三四五六七八九]+)', lambda m: chinese_to_number(m.group(1)) + chinese_to_number(m.group(2)) + ''.join([num_map.get(c,c) for c in m.group(3)]), text) return text # 测试 raw_text = "我的电话是一三六七八九零一二三四，今年是二零二五年" print(apply_itn(raw_text)) # 输出: 我的电话是13678901234，今年是2025年

这只是一个示意版本。实际系统中，Fun-ASR 使用的是基于有限状态转导器（FST）的高效架构，能够在毫秒级完成复杂表达式的规整，且具备较强的容错能力——即便发音略有偏差（如“两千零二十五”），也能正确推断出“2025”。

启用 ITN 后，下游信息抽取模块的 F1 值平均可提升超过 30%，真正实现了从“听得清”到“用得上”的跨越。

实战落地：从录音到结构化标签的全流程

让我们看一个真实的银行客服场景。该中心每日接收约 3000 通来电，需要统计有多少客户主动询问了“客服电话”相关信息。过去靠人工抽查 5% 的样本，耗时两天才能出报表。

现在，他们搭建了一套基于 Fun-ASR WebUI 的自动化流程：

[客户端录音] ↓ (上传) [Fun-ASR WebUI] ├─ VAD 检测 → 分割静音段 ├─ ASR 引擎 → 语音转文字 │ ├─ 热词增强 → 提升关键词命中 │ └─ ITN 规整 → 标准化输出 └─ 数据管理 → 存储至 history.db ↓ [下游系统] ├─ CRM 工单自动填充 ├─ 知识库问答匹配 └─ 质检报表生成

具体操作如下：