以 Odoo 打造「行為＋語音」個人化標籤平台：ASR / SER / Prosody 現成 AI 工具總整理（附落地架構）

透過 語音辨識（ASR）、情緒辨識（SER）、音韻特徵分析（Prosody），把人們的互動行為與語音訊號轉成可操作的 個人化標籤。本文彙整三大類「可直接採用」的 AI 工具／服務，並示範如何用 Odoo 串接、審核與規模化運營。

目錄

1. 為何需要「行為＋語音」的個人化標籤
2. 三大類工具清單與選型重點
   • 2.1 語音辨識 ASR
   • 2.2 情緒辨識 SER
   • 2.3 音韻特徵 Prosody
3. 用 Odoo 串接的實戰架構（資料流、審核、權限、看板）
4. 快速起步清單（PoC → 小規模上線）
5. 法遵與治理（隱私、偏誤、人工審核）
6. 結語
7. 參考資料與影片

1）為何需要「行為＋語音」的個人化標籤

把 點擊／停留／購買 等行為資料與 聲學訊號（語速、音高、停頓）與 語意內容（ASR 轉文本）結合，可形成高可用的 人格／情境／偏好 標籤。這些標籤能驅動：

• 更精準的推薦（內容／商品／服務）
• 客服對話路徑自適應（緩和憤怒、強化引導）
• 健康照護等情緒趨勢偵測與預警

2）三大類工具清單與選型重點

底下依 開源／商用、特色、適用情境 快速比較，協助技術與產品團隊選型。

2.1 語音辨識（ASR, Automatic Speech Recognition）

選型建議

• 需「可控環境＋研究彈性」→ Kaldi 或 Whisper 家族。
• 要「快速產品化＋多語支援」→ Google Cloud STT 或 Deepgram。
• 邊緣端 推論／成本控管 → whisper.cpp / faster-whisper。

2.2 情緒辨識（SER, Speech Emotion Recognition）

選型建議

• 強調「經典可解釋特徵＋自訓」→ openSMILE。
• 想「快速驗證深度模型」→ SpeechBrain HF 模型。
• 「產品即用、指標齊」→ Hume AI 或 CC 平台附加方案。

實務提醒：SER 涉及偏誤與誤判風險，務必搭配人工審核與申訴機制。

2.3 音韻特徵分析（Prosody Analysis：語速、音高、停頓）

選型建議

• 語音學、實驗語言學：Praat + ProsodyPro / Prosogram。
• 需要 GUI 與特定語系研究：AASP。

3）用 Odoo 串接的實戰架構

以 Odoo 為營運中台：整合資料、權限、任務、審核、指標看板。以下為可落地的組合模組與資料流。

3.1 模組配置（建議）

• Odoo Studio：快速建置自訂模型（Models）與表單（語音檔、標籤、審核單）。
• Odoo Knowledge：撰寫 ASR/SER/Prosody 作業手冊、標準作業流程（SOP）、演算法備註。
• Odoo Discuss / Project：將模型訓練與標註排程化，支援協作與追蹤。
• Odoo Spreadsheet / Dashboard：即時看板（錯誤率、延遲、標籤覆蓋率、申訴處理 SLA）。
• Odoo Contacts / HR：權限與責任歸屬（資料工程、審核員、倫理委員）。
• 自訂外掛（Python / HTTP）：呼叫外部 ASR/SER/Prosody API、封裝批次工作。

3.2 端到端資料流（Pipeline）

[上傳音檔／串流] → [ASR：Whisper / Google / Deepgram] → [文本＋時間戳] → [SER：openSMILE / SpeechBrain / Hume] → [Prosody：Praat/ProsodyPro/Prosogram 指標] → [特徵融合＋打分] → [LLM 生成個人化標籤草稿] → [Odoo 審核單（人審/共識制/申訴）] → [標籤入庫（版本化、有效期）] → [推薦/路由/儀表板]

3.3 可解釋性與人工審核（在 Odoo 落地）

• XAI 附件：上傳/嵌入 SHAP/LIME 圖表、Attention 熱區截圖到「標籤審核單」。
• 雙人覆核（Consensus）：Odoo Studio 設兩層核准欄位＋活動規則。
• 申訴與更正：於每筆標籤提供「异議／刪除」動作，觸發工作流程與審核任務。
• 記錄留痕（Audit Trail）：Odoo 的 chatter 留下每次標籤變更、模型版本、API 回傳摘要。
• 資料治理：以群組權限限制原始音檔／個資表單；設資料保存週期與自動匿名化批次。

4）快速起步清單（PoC → 小規模上線）

• 第 1 週：

  • 選定 1 個 ASR（如 Whisper 或 GCP STT）＋ 1 個 SER（SpeechBrain/Hume）＋ Prosody（Praat 腳本）。
  • Odoo Studio 建「音檔」「標籤草稿」「審核單」三張表。

• 第 2 週：

  • 打通 API：上傳音檔 → 轉錄 → 情緒／韻律 → 產出標籤草稿。
  • Knowledge 撰寫審核準則，Discuss 建立審核排程。

• 第 3 週：

  • 設 雙人覆核 與 申訴 流程；Dashboard 放上「錯誤率、延遲、覆核率、撤銷率」四指標。
  • 小規模上線（50～200 小時語料／月），按日追蹤 SLA。

• 第 4 週：

  • 加入 版本化標籤 與 有效期；將變更與模型版本綁定。
  • 導入 XAI 報表作為審核附件（PDF/截圖）。

5）法遵與治理（隱私、偏誤、人工審核）

• 資料最小化：只存必要的聲學與文本；超期自動刪除或匿名化。
• 同意與告知：明確聲明用途、保存期、申訴渠道；提供「不被自動標籤」選項。
• 偏誤監控：跨性別／年齡／語言評估；在 Odoo Dashboard 追蹤差異指標。
• 人審優先：高風險標籤（心理健康、敏感族群）強制二次覆核。
• 可攜與刪除：Odoo 提供資料匯出與刪除單流程，符合法規請求。

6）結語

把 ASR / SER / Prosody 的現成工具與 Odoo 企業中台結合，可以以「工程可控、治理合規、可視可審」的方式，將語音與行為資料轉化為 高品質個人化標籤，即時餵給推薦、客服與健康等應用。
下一步，建議先以 一條 API 流程＋一張 Odoo 審核單 起步，用 3～4 週完成 PoC，穩住資料品質後再擴大語料與語種。

7）參考資料與影片

下列連結供延伸閱讀／實作影片示範（產品頁、官方文件、研究與開源專案）

ASR

• Kaldi 專案頁、About、GitHub
• OpenAI Whisper（專案頁／GitHub）、whisper.cpp、faster-whisper
• Google Cloud Speech-to-Text（產品／文件）
• Deepgram（產品頁、文件、即時串流指南）

SER（情緒）

• openSMILE（首頁、文件、歷史與論文）
• SpeechBrain（官網、GitHub、HF 模型、教學文件）
• Hume AI（Prosody / Expression Measurement、研究）

Prosody（韻律）

• Praat（官網、下載、手冊）
• ProsodyPro（工具頁、論文 PDF）
• Prosogram（官網、下載與使用者手冊）
• AASP（工具頁、GitHub、Interspeech 論文）

（以上來源詳見文末「外部來源清單」）

外部來源清單（對應上文工具與敘述，建議閱讀）

Kaldi 官方網站與 About、GitHub：

Google Cloud Speech-to-Text（產品／文件）：

Deepgram（產品頁、總覽、實作指南）：

「Next-gen Kaldi / k2」：

OpenAI Whisper（專案頁／GitHub）、whisper.cpp、faster-whisper：

openSMILE（首頁、文件、歷史與論文）：

SpeechBrain（官網、GitHub、教學與 HF 模型範例）：

Hume AI（Speech Prosody / Expression Measurement / 研究）：

Prosody（Praat 官方、下載、手冊）：

ProsodyPro（工具頁、論文／投影片版本）：

Prosogram（官網、下載、使用者手冊）：

AASP（工具頁、GitHub、Interspeech 論文／簡報）：

產業新聞補充：WBD 與 Google Cloud 自動字幕、Hume 同理心語音介面：

註：情緒與韻律辨識屬高度情境化任務，實務導入請搭配 人工審核、資料治理 與 偏誤監測，並遵守所在法域之個資與電信相關規範。