1. 背景介紹

智能語音指令解析集成了語音識別（ASR）與信息抽?。↖E）等技術(shù)，廣泛應用于智能語音填單、語音交互、手機APP語音喚醒等場景，提高人機交互效率。其中，智能語音填單可通過口述記錄信息，并利用算法解析口述內(nèi)容中的關(guān)鍵信息，完成自動信息錄入。

1.1 場景痛點

• 電話分析：邊詢問邊記錄，容易遺漏關(guān)鍵信息，例如社區(qū)疫情防控信息記錄。
• 工單生成：特定場景下無法完成文字錄入，如電力路線巡檢工作人員在高空巡檢高壓電線路。
• 信息登記：重復性工作效率低易出錯，例如汽車售后客服話務員每天接聽大量電話。

針對以上場景，利用PaddleSpeech的語音識別技術(shù)和PaddleNLP的信息抽取技術(shù)，可以自動識別和抽取語音中的關(guān)鍵信息，幫助簡化記錄流程，提高工作效率和質(zhì)量。

1.2 方案選型

• PaddleSpeech語音識別模型：包含多種領(lǐng)先國際水平的語音算法與預訓練模型，提供簡單易用的語音識別功能。
• PaddleNLP通用信息抽取模型（UIE）：支持實體識別、關(guān)系和事件抽取、情感分析等多種信息抽取任務，具有良好的泛化效果。

2. 準備開發(fā)環(huán)境

安裝PaddleSpeech與PaddleNLP：

!pip install paddlespeech
!pip install paddlenlp

下載必要數(shù)據(jù)包與示例音頻，并進行初始化設置。

3. PaddleSpeech 語音識別快速使用

通過PaddleSpeech調(diào)用語音識別方法簡單易行：

from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
asr = ASRExecutor()
result = asr(audio_file="ie.wav", force_yes=True)
print(result)

4. PaddleNLP 信息抽取快速使用

利用PaddleNLP提供的信息抽取能力，直接調(diào)用Taskflow API進行預測：

from paddlenlp import Taskflow

schema = ["時間", "出發(fā)地", "目的地", "費用"]
ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, task_path="/home/aistudio/work")

ie_result = ie(result)
print(ie_result)

5. 語音工單信息抽取核心功能實現(xiàn)

將語音識別與信息抽取功能進行串聯(lián)，實現(xiàn)語音工單信息抽取的核心功能模塊：

def audio_ie(audio_path):
    asr_result = asr(audio_file=audio_path, force_yes=True)
    ie_result = ie(asr_result)
    return ie_result

audio_ie("ie.wav")

6. 語音工單信息抽取網(wǎng)頁應用

構(gòu)建網(wǎng)頁應用，通過前后端交互實現(xiàn)語音工單信息抽取的服務。

6.1 網(wǎng)頁前端

利用Vue框架，結(jié)合js-audio-recorder庫實現(xiàn)網(wǎng)頁前端的錄音功能。

6.2 網(wǎng)頁后端

利用FastAPI框架搭建后端服務，核心功能為語音信息抽取函數(shù)。

6.3 aistudio服務演示

在aistudio中，通過FastAPI搭建網(wǎng)頁應用，模擬網(wǎng)頁調(diào)用語音工單信息提取的后端服務。

6.4 啟動服務

啟動FastAPI服務，提供后端服務支持。

6.5 構(gòu)造Post請求測試

通過requests庫構(gòu)造Post請求，模擬調(diào)用語音工單信息提取的后端服務。

通過以上步驟，你可以快速上手使用PaddleSpeech與PaddleNLP實現(xiàn)語音工單信息提取的應用，提高工作效率與質(zhì)量。

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