原理说明用户呼叫接入:使用Azure的语音服务(如Azure Communication Services)来处理电话呼叫。用户呼入时,Azure会捕获语音并将其转换为文本(语音识别)。后端服务:使用Spring Boot来创建RESTful API,处理来自Azure的请求和数据。这些API用于处理用户输入、查询数据库、执行逻辑操作,并生成响应。前端界面:使用Vue.js创建管理界面,用于配置IVR系统、查看呼叫记录和统计数据。实时更新可以通过WebSocket或Server-Sent Events(SSE)实现。响应生成:根据用户的输入和预定义的逻辑,生成合适的语音响应。使用Azure的文本转语音(TTS)服务将响应发送回用户。数据存储:使用数据库(如Azure SQL Database或Cosmos DB)存储用户输入、响应、呼叫记录等数据。部分实现代码示例1. Azure 语音服务 - 语音识别与合成首先,你需要在Azure门户中创建并配置Azure Communication Services资源,并获取访问密钥和端点。
示例代码(Python SDK示例,因为Azure语音服务通常用SDK调用,而非直接通过Spring Boot):
import azure.communication.speech as speech import time # 请替换成你自己的订阅密钥和服务区域 speech_config = speech.SpeechConfig(subscription="YourSubscriptionKey", region="YourServiceRegion") # 语音识别配置 audio_config = speech.AudioConfig(filename="YourAudioFile.wav") # 替换为实际音频文件 # 创建语音识别器 speech_recognizer = speech.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config) # 识别语音 result = speech_recognizer.recognize_once() # 打印识别结果 print(f"Recognized: {result.text}") # 文本转语音 speech_synthesizer = speech.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config) text_to_speak = "Hello, this is a response from IVR system." speech_synthesizer.speak_text_async(text_to_speak) time.sleep(5) # 等待语音播放完毕2. Spring Boot 后端服务创建一个简单的Spring Boot应用来处理来自Azure的请求:
pom.xml(添加必要的依赖项)
@RestController @RequestMapping("/ivr") public class IvrController { @PostMapping("/process-input") public ResponseEntity
App.vue
IVR System
Call Records
- {{ record.userInput }} - {{ record.response }}
No call records available.