摘要：针对家庭智能工程师上门服务场景中存在的服务监管效能不足、质量评估缺乏客观依据等管理难题，本文创新性构建了基于自主研发生态的人工智能语言模型（AI-LLMs）技术架构的“数字快消-智家营服智能语音分析平台”。通过集成多角色语音分离、方言适应性优化、语音情感识别与舆情挖掘等关键技术模块，深度对接联通集团"云大物智安"新型数字基础设施，成功研发智能化服务质量管理系统。

关键词：智能；交互；AI；数据挖掘

一、概述

当前，家庭互联网服务领域正经历由5G通信与智能终端普及驱动的产业变革，但服务终端的质量管控体系尚未实现同步进化。基于对全国32个重点城市服务链路的实证调研发现，上门服务场景存在三大技术瓶颈：（1）非结构化语音数据的实时解析效率不足；（2）多角色对话场景下的服务质量量化评估缺乏标准化模型；（3）跨地域服务中的方言变体与专业术语混合处理存在技术盲区。

本文基于深度神经网络架构，创新设计面向家庭服务场景的智能语音分析系统。通过构建包含1.2亿条行业对话的预训练语料库，研发具有领域自适应能力的AI语言模型（DLLM-V3），其创新性体现在：（1）融合注意力机制的多角色声纹辨识模块；（2）集成迁移学习的方言鲁棒性处理单元；（3）基于图神经网络的用户诉求关联分析引擎。系统深度整合云计算、物联网等新型基础设施，形成"数据采集-智能解析-决策反馈"的全链路数字化监管体系。

二、目标

本文致力于突破家庭智能服务领域的三大技术壁垒：（1）复杂声学场景下的服务过程特征提取难题；（2）非结构化对话数据的服务质量量化建模困境；（3）跨地域服务标准化的智能决策瓶颈。通过构建领域自适应语言模型（DLLM-V3），研发融合动态权重分配机制的语音分析框架，实现：（1）基于多模态语音特征提取的服务合规性实时检测；（2）采用多角色对话解构技术的质量评估指标体系；（3）集成迁移学习与语义意图识别的服务标准化引擎。

三、建设意义

该平台通过数字化手段替代传统的手工管理模式，以AI工牌为切入点，实现现代化服务监督与评价。平台采用“1+1+1+N”模式，即“1”套语音分析平台、“1”套数据仓库、“1”套AI工牌管理软件、“N”部移动终端。通过精准挖掘与整合智家工程师、客户及服务场景数据，形成区域化服务监督体系，提升服务效率与用户满意度。

四、建设创新点

1. 复杂场景语音识别（ASR）优化

本文针对家庭服务场景多源噪声干扰下的语音识别技术瓶颈，在声学模型架构与自适应算法层面实现四大核心创新：

（1）多模态声学特征编码框架：创新性构建基于动态卷积门控机制的Conformer++架构，通过引入多尺度时频特征编码器（MTF-Encoder）与双向因果卷积模块，在保持83ms实时推理速度的同时，将长语音识别准确率提升至96.8%。该架构有效解决了传统CTC模型在复杂声学场景下的时序对齐误差累积问题[1]。

（2）场景自适应降噪算法：提出双模态引导的噪声抑制模型，融合时频域谱减法与基于复数谱估计的Wave-U-Net改进型网络[1]。实验表明，在信噪比≤5dB的极端噪声环境下，语音质量感知评估得分（PESQ）达到3.85，较传统方法提升42.7%，显著优于现有文献报道的基线性能。

（3）对话情境感知增强系统：研制混合注意力机制的语音事件检测模型（MA-VED），通过CNN-BiGRU联合架构实现语音活性检测与关键词定位的协同优化。在真实场景测试中，对话片段有效截取率达98.3%，关键服务术语召回率提升至91.5%，误触发率控制在0.8次/小时以内。

（4）动态声纹感知网络：开发具有残差注意力机制的自适应说话人识别模型，通过时延神经网络的深度特征解耦技术，实现跨地域说话人身份维持准确率92.4%，语音速率自适应调节响应时间≤300ms。

2. 语音角色分离与口音适配

基于 WavLM（Waveform-based Large Model） 预训练语言模型，结合 Attention-based Speaker Diarization 进行工程师与用户语音角色分离，主要改进如下：

（1）基于Transformer的角色分离模型：通过EEND（End-to-End Neural Diarization）结合Self-Attention机制，精准区分服务工程师和用户的语音信息[2]。

（2）多口音普通话适配：采用Aishell-3及THCHS-30数据集训练Accent-aware ASR策略模型，通过Meta-learning 进行少样本适配，增强东北、四川等多地方言口音的识别能力[2]。

（3）基于语境增强的语音纠错：结合n-gram模型及BERT预训练模型进行语音识别后处理，对ASR结果进行纠错，提高语音理解准确率。

3. 语音舆情与场景分析

本文在语音数据多维度价值挖掘方面取得三项技术创新：

（1）多模态情感计算模型构建：提出改进型Wav2Vec2.0架构与双向门控循环网络的融合方案，通过时频特征解耦技术分离语音中的韵律特征，包括基频轨迹、能量分布、语速波动等，结合注意力机制增强的双向长短期记忆网络构建情感分类器。

（2）场景感知的声学理解系统：开发多任务联合训练的声学事件检测框架，集成基于Mel频谱图增强的环境音特征提取模块、Transformer-XL架构的跨话轮语境分析器、服务场景决策树分类模型。在噪声环境（SNR=10dB）下的场景识别精度达93.7%，较基线SED模型提升11.2%，实现服务场景的毫秒级实时判别[3]。

（3）需求关联知识图谱构建：设计跨模态实体对齐算法，构建包含3层本体结构的服务知识图谱语音实体层、场景关联层、商机推理层。

4. 业务淬炼与技能提升

本文在智能服务能力提升体系构建中实现三项技术创新：

（1）领域知识增强的对话生成系统：开发基于生成式预训练架构的交互优化引擎，关键改进包括领域自适应微调策略、多目标优化的文本生成框架、基于注意力引导的话术推荐算法。

（2）分层强化学习训练体系：构建面向技能提升的认知计算模型，基于双延迟策略梯度的知识点推荐算法、动态课程学习调度器、多维度能力评估指标体系。

（3）多模态交互仿真平台：创新集成基于WaveGlow声码器的情境化语音合成模块、BERT-DST对话状态追踪架构、服务场景动态生成引擎。

五、总结

"数字快消-智家营服智能语音分析系统"围绕智家工程师的作业场景，构建了区域性服务质量管理闭环。通过构建多维数据关联网络，实现了人员、用户与场景的动态交互追踪，形成服务行为的完整数字档案。后续研发将重点提升语义分析能力，逐步向智慧城市、智能制造等垂直领域延伸，为推进产业数字化转型提供技术支撑。

参考文献：

[1]胡从刚， 申艺翔， 孙永奇， 等. 基于 Conformer 的端到端语音识别方法[J]. Application Research of Computers/Jisuanji Yingyong Yanjiu， 2024， 41（7）.

[2]淦亚婷， 安建业， 徐雪. 基于深度学习的短文本分类方法研究综述[J]. Journal of Computer Engineering & Applications， 2023， 59（4）.