Efficient VoIP Communications through LLM-based Real-Time Speech Reconstruction and Call Prioritization for Emergency Services
作者: Danush Venkateshperumal, Rahman Abdul Rafi, Shakil Ahmed, Ashfaq Khokhar
分类: cs.SD, cs.CL, cs.LG, eess.AS
发布日期: 2024-12-09
备注: 15 pages,8 figures
💡 一句话要点
提出基于LLM的实时语音重建与呼叫优先级排序方法，提升紧急服务VoIP通信效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 语音重建 紧急通信 呼叫优先级 检索增强生成
📋 核心要点
- 紧急通信系统面临VoIP丢包、带宽限制等问题，导致实时服务质量下降，遇险者难以清晰表达，调度员难以准确评估。
- 利用大型语言模型（LLM）重建不完整语音，填补上下文空白，并根据呼叫的严重程度进行优先级排序，优化紧急响应流程。
- 实验结果表明，该模型具有高精度，BLEU和ROUGE分数良好，与实际需求相符，验证了其在紧急响应中的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）来解决紧急通信系统中由于VoIP系统的丢包、带宽限制、信号质量差、延迟和抖动等问题，从而导致实时服务质量下降的方案。该方案通过重建不完整的语音、填补上下文空白以及根据严重程度对呼叫进行优先级排序来解决这些挑战。遇险者常常由于恐慌、言语障碍和背景噪音而难以传达关键信息，这进一步复杂化了调度员准确评估情况的能力。紧急中心的员工短缺加剧了协调和援助的延误。该系统集成了实时转录和检索增强生成（RAG）来生成上下文响应，并使用Twilio和AssemblyAI API进行无缝实现。评估表明，该模型具有高精度、良好的BLEU和ROUGE分数，并且与实际需求相符，证明了该模型在优化紧急响应工作流程和有效优先处理关键案例方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：紧急通信系统中的VoIP通信面临诸多挑战，包括丢包、带宽限制、信号质量差、延迟和抖动等，导致语音质量下降，关键信息丢失。现有方法难以有效处理这些问题，尤其是在遇险者因恐慌、言语障碍或背景噪音干扰而无法清晰表达时，调度员难以准确判断情况的紧急程度。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语音重建和上下文理解能力，对受损的语音信息进行修复和补全，并结合检索增强生成（RAG）技术，为调度员提供更全面的上下文信息。同时，根据重建后的语音内容和上下文信息，对呼叫进行优先级排序，确保紧急程度高的呼叫能够得到优先处理。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 实时语音转录模块，使用AssemblyAI API将语音转换为文本；2) 语音重建模块，利用LLM对转录文本中因丢包或噪音导致的缺失或错误信息进行修复；3) 上下文增强模块，使用RAG技术，从相关知识库中检索与当前呼叫相关的上下文信息，并将其融入到LLM的输入中；4) 呼叫优先级排序模块，根据LLM输出的呼叫紧急程度评估结果，对呼叫进行排序；5) 通信模块，使用Twilio API实现语音通信功能。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM和RAG技术应用于紧急通信系统的语音重建和呼叫优先级排序。与传统方法相比，该方法能够更有效地处理受损的语音信息，并提供更全面的上下文信息，从而提高调度员的决策效率和准确性。此外，该方法还能够根据呼叫的紧急程度进行优先级排序，确保关键呼叫得到及时处理。
关键设计：在语音重建模块中，使用了预训练的LLM模型，并针对紧急通信场景进行了微调。RAG模块使用了基于向量相似度搜索的知识库检索方法，并设计了合适的提示词模板，以引导LLM生成更准确的上下文信息。呼叫优先级排序模块使用了基于规则和机器学习相结合的方法，综合考虑了LLM输出的紧急程度评估结果和一些预定义的规则，例如呼叫者的历史记录和地理位置等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模型在语音重建方面具有较高的精度，BLEU和ROUGE分数均表现良好，表明重建后的语音与原始语音具有较高的相似度和语义一致性。此外，该模型在呼叫优先级排序方面也取得了显著效果，能够有效识别紧急程度高的呼叫，并将其排在前面，从而确保关键呼叫得到及时处理。这些结果验证了该模型在实际应用中的可行性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各类紧急服务中心，如报警中心、消防调度中心和医疗急救中心等。通过提升语音通信质量和优化呼叫优先级排序，能够显著提高紧急响应效率，缩短响应时间，从而挽救更多生命，减少财产损失。未来，该技术还可扩展到其他语音通信场景，如客服中心和远程医疗等。
📄 摘要（原文）
Emergency communication systems face disruptions due to packet loss, bandwidth constraints, poor signal quality, delays, and jitter in VoIP systems, leading to degraded real-time service quality. Victims in distress often struggle to convey critical information due to panic, speech disorders, and background noise, further complicating dispatchers' ability to assess situations accurately. Staffing shortages in emergency centers exacerbate delays in coordination and assistance. This paper proposes leveraging Large Language Models (LLMs) to address these challenges by reconstructing incomplete speech, filling contextual gaps, and prioritizing calls based on severity. The system integrates real-time transcription with Retrieval-Augmented Generation (RAG) to generate contextual responses, using Twilio and AssemblyAI APIs for seamless implementation. Evaluation shows high precision, favorable BLEU and ROUGE scores, and alignment with real-world needs, demonstrating the model's potential to optimize emergency response workflows and prioritize critical cases effectively.