呼叫中心语音质检：口音适配与误报率控制

语音交互实验室近期在家电售后呼叫中心做了一组小范围实验：把通用语音质检模型直接套用到方言口音较重的坐席通话上，关键词召回率只有 78% 左右，误报主要来自否定表达和口语连读。

我们没有先动大模型，而是做了三件事：按口音聚类重采样训练数据；把高频误报的否定句式收敛成后处理规则；对通话前 30 秒的背景噪声设门限过滤。两周迭代后，在约 4.2 万通真实录音上，召回率提升至 91%，误报率由 6.8% 降至 2.4%，坐席端对质检结果的申诉明显减少。

下一步计划验证跨行业迁移：把同一套口音适配流程试用到保险电销与政务热线，同时评估实时质检（端到端延迟 800ms 以内）带来的算力增量，确认它在边缘部署下的可行性。