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安装： 要在 Ubuntu 上安装 Kamailio，你可以按照以下步骤进行： 1. 打开终端。 2. 更新软件包列表： bashCopy code sudo apt update 1. 安装 Kamailio 及其附加组件： bashCopy code sudo apt install kamailio kamailio-mysql-modules kamailio-tls-modules kamailio-websocket-modules 这将安装 Kamailio 主程序以及一些常用的模块，如 MySQL 数据库支持、TLS（Transport Layer Security）支持和 WebSocket 支持。 1. 完成安装后，编辑 Kamailio 的配置文件。主配置文件位于 /etc/kamailio/kamailio.

上一讲，我们讲到通过ner命名实体识别，实现信息提取。 当我们分析完用户说的话，提取出对应的名称，接下来就是问题的重中之重。 如果用户说的内容asr翻译的是李命薄，或者用户不记得对方名字，只有他的昵称。鸵鸟。我们如何去解决这类问题。 多种方案 1：使用es做相似查询搜索 es及elasticsearch，熟悉es的人清楚，es将文本内容解析成token之后，使用倒排索引方式存储。 如果我们使用es进行相似匹配，效果可能不好，因为姓名此类，如何使用分词呢？按字分词检索？ 2：使用词向量来做相似匹配。 我个人采用词向量方式。 什么是词向量，embedding 最近大模型爆火，很多人使用chatgpt，或者其他开源大模型时候，经常接触embedding。就是将文本转化为可以计算的向量。 词向量-可以使用对汉字的词向量，方式很多。 可以调用chatgpt的embedding接口 可以使用bert-embedding方式，甚至可以使用Word2vec等等经典方式处理。 解析出对应的embedding向量之后，将向量存储起来，形成embedding库

客户有这样的需求，公司500-1000名员工，通过姓名、昵称转接给当事人。 初看觉得是个简单问题，提取姓名+匹配即可。 你期望的而输入 query == 姓名，然后做匹配。 真实情况可能是： A： query== 帮我转接给李鬼（姓名） B： query== 那个叫李奎的帮我转接 C： query== 帮我转给黑旋风 ……………… 所以，这个简单的需求，其实是ner命名实体识别+多维相似匹配。 ner命名实体识别，我们可以采用bert等+crf来实现。 对应提取的姓名而言，这只是实现了第一步。 现在需要将姓名和近1000个进行相似匹配。 实现了相似匹配还需要考虑一个问题，1000个姓名，包含了n个昵称。 同时，还得考虑asr转写之后的口音问题。 我们下一篇文章来介绍，我是如何处理的。

最近很多小伙伴在询问想了解mrcp协议的具体流程和细节问题。 抽空我就梳理一下，做个介绍。 mrcp协议，目前业界使用的是v2版本，即基于sip信令的mrcp协议。 mrcp协议和sip、rtp、密不可分的协议。 以下是mrcpV2协议，大家有空可以详细研读协议本事。https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc6787 如果你不想看枯燥的文档，可以继续看我的文章，希望对你有个深入浅出的理解。 上图是mrcp协议的处理流程图。 mrcp-client-和server之间，首先先进行的是 sip协商。  实际抓包流程如下图所示 sip协议的invite会携带 resource:speechrecog 代表client需求是asr识别。  server返回200会携带mrcp-v2的tcp端口和new channel 信息给到client。 当client和server处理完sip-200-ack之后，就到了mrcp 处理asr、tts协议了。收到200后返回ack，client既可以进行 MRCP-RECONIZE client根据sip-