客服场景意图识别的增强方案
基于Kimi-Audio构建客服系统时，建议采用混合增强策略：
- 上下文记忆优化: in
generate()时设置memory_window=10保留最近10轮对话历史，并通过intent_keywords参数注入领域术语 - 多任务联合学习：同步调用AQA和ASR模块，使用
vote_weight={"asr":0.3, "aqa":0.7}加权综合结果 - 动态话术调整：根据SER结果实时切换响应模板，例如检测到
anger情感时触发安抚话术分支
Implementation Steps:
1. UtilizationKimi-Audio-Evalkit(used form a nominal expression)customer_service数据集进行基线测试
2. Inconfig/intent_patterns.yaml中配置业务相关的正则表达式
3. Adoptiondocker-compose scale worker=3实现并行请求处理
典型错误处理方案：当连续3次低置信度(<0.6)时，转人工同时记录异常音频用于后续模型微调。
This answer comes from the articleKimi-Audio: Open Source Audio Processing and Dialogue Base ModelingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升客服场景中语音对话系统的意图识别准确率？
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