客服场景的情绪分析实施方案
针对客服质检的特殊需求，可采取以下应用方案：
- 场景适配配置: Modification
instruct参数为客服专用指令，如"分析客服人员的专业度情绪表现" - 关键指标设计：重点关注
愤怒/焦虑/平静三类核心情绪，设置告警阈值 - Batch Processing Optimization：开发Wrapper脚本实现每日通话录音的自动分析和报表生成
具体操作建议：
- 确保音频质量(建议采样率≥16kHz)，必要时先使用
ffmpegpreprocessing - 定制输出格式，将
<answer>标签映射为客服评分标准 - 结合ASR文本分析(可用whisper-large-v3)，实现情绪-文本双维度质检
典型应用示例：监控高频表达”投诉”时的情绪变化，设置angry出现次数预警。可集成到现有质检系统，通过定期运行cron任务实现自动化分析。
This answer comes from the articleR1-Omni: an open source model for analyzing emotions through video and audioThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在客服质检场景中如何应用R1-Omni进行情绪分析？
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