配置 ASR 热词
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在对话式 AI 场景中，用户可能会说出品牌名、产品名、人名、地名、行业术语等专有词。你可以通过 RESTful API 或 Agents SDK 在创建对话式智能体时配置 ASR 热词，提升凤鸣 ASR 对这些词汇的识别效果。
前提条件
开始前，请确保你已经：
- 已参考使用 RESTful API 或 使用 Agents SDK 实现与智能体对话的基本逻辑。
- 如通过 Agents SDK 配置热词，请安装包含
FengmingSTT热词配置支持的 Agents SDKv2.6.0及以上版本。
实现方式
以下示例展示如何通过 Agents SDK 或 RESTful API 为凤鸣 ASR 配置热词。
创建 FengmingSTT 时，通过 FengmingSTTOptions.Keywords 传入热词列表：
// 其他智能体配置...
agent := agentkit.NewAgent(client).WithStt(
vendors.NewFengmingSTT(vendors.FengmingSTTOptions{
Keywords: []string{
"Agora",
"Conversational AI",
"RTC",
},
}),
)
// 其他智能体配置...创建 FengmingSTT 时，通过 keywords 传入热词列表：
# 其他智能体配置...
agent = agent.with_stt(
FengmingSTT(
keywords=[
"Agora",
"Conversational AI",
"RTC",
]
)
)
# 其他智能体配置...创建 FengmingSTT 时，通过构造参数中的 keywords 传入热词列表：
// 其他智能体配置...
const agentWithKeywords = agent.withStt(
new FengmingSTT({
keywords: [
'Agora',
'Conversational AI',
'RTC',
],
})
);
// 其他智能体配置...调用 POST 创建对话式智能体 时，在请求体的 properties.asr.keywords 中传入热词列表：
{
"asr": {
"language": "zh-CN",
"vendor": "fengming",
"keywords": [
"Agora",
"Conversational AI",
"RTC"
]
}
}参数说明
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
FengmingSTTOptions.Keywords | []string | ASR 热词列表，用于提升指定词汇的识别效果，最多支持 128 个热词。 |
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
keywords | List[str] | ASR 热词列表，用于提升指定词汇的识别效果，最多支持 128 个热词。 |
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
keywords | string[] | ASR 热词列表，用于提升指定词汇的识别效果，最多支持 128 个热词。 |
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
properties.asr.keywords | Array[String] | ASR 热词列表，用于提升指定词汇的识别效果，最多支持 128 个热词。 |
信息
- 使用 RESTful API 时，仅当使用凤鸣 ASR 或未显式设置
properties.asr.vendor时，可以设置properties.asr.keywords。 - 如果配置了其他 ASR 供应商，同时设置热词，请求会报错。
- 热词数量最多支持 128 个。为避免影响整体识别效果，建议只配置当前业务确实需要增强识别的词汇。
与关键词打断的区别
ASR 热词和关键词打断都涉及关键词，但用途不同：
| 能力 | 配置字段 | 作用 |
|---|---|---|
| ASR 热词 | properties.asr.keywords | 提升指定词汇的语音识别效果。 |
| 关键词打断 | properties.interruption.keywords_config.trigger_keywords | 用户说出指定关键词时触发打断。 |
最佳实践
- 优先配置品牌名、产品名、人名、地名、型号、缩写等容易被误识别的词。
- 避免配置过多通用词、短词或语义过泛的词，例如“好的”“开始”“服务”等。
- 中英文混合场景下，可以同时配置中文词、英文词和常见读法，例如产品中文名、英文名和缩写。
- 上线前使用真实业务音频回归验证，重点检查热词本身和相近词的识别结果。