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SEA-MEX优化效果分析
优化项
优化项：
（1）说话检测模型更新，并改用了更大的 ch32 模型而不是 ch4。
（2）语音信箱模型更新，使用的也是 ch32 的模型。
（3）说话检测和语音信箱模型扩容，从原来的 2 pod 改成 4 pod。
（4）早媒体检测改成了 vad 检测。即早媒体阶段检测到连续2秒的人声就挂断。
模拟测试
模拟测试使用 995 通 SEA-MEX 的录音。
大模型标注的分布实际情况
接通：480，48.3%
语音信箱：465，46.8%
静音：7，0.7%
响铃：3：0.3%
人声：3，0.3%
噪音：1，0.1%
未接通：513，51.7%
运营商提示音：274，27.6%
留言信箱：111，11.2%
响铃：113，11.4%
音乐：8，0.8%
静音：7，0.7%
备注：
（1）接通后的 3 个人声，其中有 2 个是 ”像噪音一样的机器音“，1个是真人。
（2）接通后的 1 个噪音，其实是真人。
大模型的标注并不是很准。
模拟测试结果
测试结果：
呼出未接-用户响铃拒接：197，19.8%
人声：4，0.4%
无法接通-线路繁忙：2，0.2%
语音信箱：94，9.45%
语音信箱（接通前）：697，70.05%
正常结束-用户挂断：1，0.1%
备注：
（1）未接通：197+697=896，接通：4+94+1=99。接通率：10%左右。
（2）其中人声 4 个，有1通是”像噪音一样的机器音“。其它 3 通都是真人。
主要是 vad 早媒体检测过滤掉了大部分的”语音信箱“，使接通后的语音信箱变少了，转人工语音信箱漏识别也减少了。
didi1112-v3
总订单数：3561
早媒体语音信箱：1556，43.70%
运营商提示音：517，14.52%
用户忙：288，8.09%
语音信箱：879，24.68%
转人工：94，2.64%
用户挂断：64，1.80%
静音：44，1.24%
备注：
（1）根据 vad 早媒体检测预期，1556+517+288+879=3240=90.99% 都可能在早媒体检测识别。
（2）优化后，可接通率可能是：94+64+44=202=5.67%，如果再考虑一部分语音信箱漏识别，可估计为 10%。
（3）转人工的 94 个中，上次标注有 10 个语音信箱，13个其它语音信箱。
之前有一个结论：所有的用户自定义语音信箱都可以通过早媒体识别。
那么，13个 ”其它语音信箱“ 在早媒体阶段应该都可以识别。
那么，转人工中的语音信箱减少到 10 个，则 10/（94-13）=12.34%，转人工中的语音信箱占比 12.34%。
（4）再考虑到使用 vad 早媒体后，接通的语音信箱占比会减小，那么转人工的语音信箱应该还会减少，那么转人工的语音信箱占比可能会小于 10%。
didi1111
总订单数：3397
早媒体语音信箱：1131，33.29%
运营商提示音：567，16.69%
用户忙：206，6.06%
语音信箱：941，27.70%
转人工：127，3.74%
用户挂断：80，2.36%
备注：
（1）根据 vad 早媒体检测预期，1131+567+206+941=2845=83.75% 都可能在早媒体检测识别。
（2）优化后，可接通率可能是：127+80=207=6.09%，如果再考虑一部分语音信箱漏识别，可估计为 10%。
（3）转人工的 127 个中，上次标注有 17 个语音信箱，7 个其它语音信箱。
之前有一个结论：所有的用户自定义语音信箱都可以通过早媒体识别。
那么，7个 ”其它语音信箱“ 在早媒体阶段应该都可以识别。
那么，转人工中的语音信箱减少到 17 个，则 17/（127-7）=14.17%，转人工中的语音信箱占比 14.17%。
（4）再考虑到使用 vad 早媒体后，接通的语音信箱占比会减小，那么转人工的语音信箱应该还会减少，那么转人工的语音信箱占比可能会小于 10%。
真实通话的验证计划
（1）先拿 500个号码做一次测试，查看效果。 （2）如果效果有改进，再拿 500 个号码再测一次。