null 上传音频质检

接口说明

上传语音文件进行分析，文件通常来自用户的呼叫中心；需要注意的几点：

• 需要提供语音文件URL，要求如下：
  • 保证公网可访问，同时URL必须是域名，不支持ip；
  • 质检完成后，在控制台复核文件时，播放录音使用的仍然是此时提供的url，所以需要保证url长期可用，关于如何保障录音安全，请查看 安全配置
• 系统在处理完成后会立即将文件删除，不会保存文件副本
• 接口会返回taskId，用户有2种方式获取结果：
  • 回调：通过在参数中指定callbackUrl，在任务完成后由系统主动发起回调；接到回调后再通过getResult接口获取详细结果
  • 轮询：通过此接口返回的taskId轮询getResult接口异步获取结果，判断返回中的status是否完成；由于任务通常需要几分钟的时间完成，需要每次轮询最好等待30秒
• 系统支持单轨文件自动分轨，但为保证分轨准确率，呼叫中心的文件应该尽量保存成双轨
• 需要正确指定语音文件采样率，错误的采样率会导致转写结果错误；通常呼叫中心产生的录音是8K，Mac系统可以用afinfo <fileName>来查看；Windows系统可以安装开源软件FFmpeg来查看
• 对于单轨文件，需要指定分轨规则以便区分客服还是客户，可以通过以下2种方式：
  • 设置autoSplit为1，同时指定recognizeRoleDataSetId；recognizeRoleDataSetId是某个数据集的ID，因为在创建数据集时已经指定了分轨规则，所以将复用此数据集的规则
  • 设置autoSplit为1，同时指定serviceChannelKeywords；serviceChannelKeywords是一组客服可能说的关键词列表；请确保选择那些区别性比较高的关键词
• 对于双轨文件，需要指定哪个轨是客服，哪个轨是客户，可以通过以下2种方式：
  • 设置autoSplit为0，同时指定serviceChannel和clientChannel，分别表示客服角色位于哪个轨（比如0），客户角色位于哪个轨（比如1）；通常音轨都是从0开始编号，2个轨就是0，1；具体0是客服还是客户，需要用户自行确认
  • 设置autoSplit为1，同时指定serviceChannelKeywords，表示通过关键词来确定哪个轨是客服
• 通过参数指定过哪些规则，可以通过以下2种方式：
  • 设置ruleIds，指定规则的ID，缺点是如果需要过更多规则，那么需要修改此参数
  • 设置ruleBusinessNames，指定规则所在的业务线，优点是如果需要过更多规则，不需要修改此参数，只需要在创建规则时，把规则添加到某个业务线

入参UploadAudioDataRequest说明

请求参数与Json字符串信息

待检语音集合QltyChkCallLine对象:

回调参数说明

假设调用方传入的回调地址是: http://aliyun.com/callback，那么回调时的完整url为http://aliyun.com/callback?taskId=xxx&timestamp=xxx&signature=xxx&event=xxx， 其中：

• taskId 为任务id
• timestamp 为调用时的时间戳，单位：毫秒
• aliUid 为调用方阿里云主账号uid
• signature 为签名，调用方可用来判断请求是否来自阿里云；计算说明：将taskId=xxx&timestamp=xxx&aliUid=xxx 进行md5 + base64加密，注意顺序；调用方接到回调后，taskId和timestamp可以从回调url中获取，aliUid自行在阿里云官网获取，通过计算来比对自己计算出的signature，与url中的signature是否一致
• event 为事件名称，调用方可用来判断是什么事件触发的回调，取值为 TaskComplete：任务完成时的回调；

返回参数说明

返回参数JSON字符串：

错误码

调用示例

  

   

   
public void uploadAudioData() throws ClientException {
   
 UploadAudioDataRequest request = new UploadAudioDataRequest();
   
 Map chkCallObject = generateLineV2(NOW);
   
 request.setJsonStr(JSON.toJSONString(chkCallObject));
   
 UploadAudioDataResponse response = client.getAcsResponse(request);
   
 Assert.assertEquals(true, response.getSuccess());
   
 String taskId = response.getData();
   
 }
   

   
public Map<String, Object> generateLineV2(Date startTime) {
   
 Map<String, Object> param = new HashMap<>(2);
   
 Map<String, Object> call = new HashMap<>(16);
   
 List<Map<String, Object>> callList = new ArrayList<>(2);
   
 callList.add(call);
   
 param.put("callList", callList);
   
 // 自定义模型（如果有）
   
 param.put("modelId", 501);
   
 // 复用dataSetId这个数据集的角色区分规则
   
 param.put("recognizeRoleDataSetId", dataSetId);
   
 // 录音文件地址，必须是域名，且公网可访问
   
 call.put("voiceFileUrl", "https://" + NORMAL_AUDO_1);
   
 // 单轨文件，设置为自动分轨
   
 call.put("autoSplit", 1);
   

   
 // 以下为录音额外信息
   
 call.put("customerServiceName", "张三");
   
 call.put("customerServiceId", 123L);
   
 call.put("skillGroupName", "技能组-投诉");
   
 call.put("skillGroupId", 123L);
   
 // 呼叫类型 1 呼出 3 呼入
   
 call.put("callType", 3);
   
 call.put("callee", "138xxxx1948");
   
 call.put("caller", "177xxxx2849");
   
 call.put("callStartTime", startTime.getTime());
   

   
 return param;
   
 }
  

返回示例

  

   
{
   
 "code": "200",
   
 "data": "76DB5D8C-5BD9-42A7-B527-5AF3A5F83F12" ,
   
 "message": "successful",
   
 "requestId": "76DB5D8C-5BD9-42A7-B527-5AF3A5F83F12",
   
 "success": true
   
}