一、系统架构与核心组件设计

自动外呼系统需构建包含FreeSWITCH中间件、业务控制层、机器人服务层的三层架构。FreeSWITCH作为核心媒体服务器负责信令处理与音视频流转，业务层通过ESL接口实现呼叫控制，机器人服务层提供语音识别、语义理解及TTS合成能力。

1.1 组件交互流程

典型呼叫流程包含五个阶段：

业务系统通过REST API向FreeSWITCH发起外呼请求
FreeSWITCH执行拨号计划，完成被叫号码解析与路由
通话建立后触发事件通知，业务层启动机器人服务
机器人通过WebSocket接收音频流，返回响应文本
FreeSWITCH合成TTS语音并播放给被叫方

建议采用消息队列（如RabbitMQ）解耦各模块，处理峰值呼叫量时队列深度建议控制在5000条以内，避免消息堆积。

二、FreeSWITCH核心配置

2.1 基础环境准备

需配置的关键文件包括：

autoload_configs/modules.conf.xml：加载mod_xml_curl、mod_event_socket等模块
sip_profiles/external.xml：配置SIP中继参数
dialplan/default.xml：定义外呼路由规则

示例拨号计划配置：

<extension name="auto_dial">
  <condition field="destination_number" expression="^1\d{10}$">
    <action application="set" data="call_direction=outbound"/>
    <action application="bridge" data="[leg_timeout=15]user/${destination_number}@external"/>
  </condition>
</extension>

2.2 事件通知机制

启用mod_event_socket后，需配置event_socket.conf.xml：

<configuration name="event_socket.conf" description="Socket Client">
  <settings>
    <param name="listen-ip" value="0.0.0.0"/>
    <param name="listen-port" value="8021"/>
    <param name="password" value="ClueCon"/>
  </settings>
</configuration>

建议监听CHANNEL_CREATE、CHANNEL_ANSWER等事件，通过正则表达式过滤有效呼叫：

# Python ESL监听示例
import ESL
con = ESL.ESLconnection("localhost", "8021", "ClueCon")
con.events("plain", "CHANNEL_CREATE CHANNEL_ANSWER")
while True:
  e = con.recvEvent()
  if e.getHeader("Event-Name") == "CHANNEL_ANSWER":
    uuid = e.getHeader("Unique-ID")
    # 触发机器人服务

三、电话机器人对接实现

3.1 音频流传输方案

推荐采用WebSocket实现双向音频流传输，协议格式建议：

{
  "type": "audio",
  "uuid": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "payload": "base64编码的音频数据",
  "timestamp": 1625097600
}

音频参数配置要点：

编码格式：PCMU/PCMA或Opus
采样率：8000Hz（电话语音标准）
帧长：20ms（160个采样点）

3.2 机器人服务集成

典型服务接口设计：

// Java服务接口示例
public interface RobotService {
  // 语音识别
  String recognize(byte[] audio, String uuid);
  // 语义理解
  DialogResult understand(String text, String sessionId);
  // 语音合成
  byte[] synthesize(String text, String voiceType);
}

建议实现异步处理机制，通过CompletableFuture处理ASR/TTS耗时操作：

public CompletableFuture<String> asyncRecognize(byte[] audio) {
  return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // 调用ASR服务
    return asrClient.recognize(audio);
  });
}

四、异常处理与优化策略

4.1 常见问题处理

通话断连：配置心跳检测机制，间隔建议15-30秒
语音延迟：优化Jitter Buffer参数，adaptive_jitter_buffer=true
资源竞争：实施令牌桶算法控制并发呼叫，示例配置：
```
<param name="rate" value="10"/>
<param name="burst" value="20"/>
```

4.2 性能优化方案

数据库优化：使用Redis缓存会话状态，TTL设置为180秒
负载均衡：采用Nginx对机器人服务进行轮询调度
监控告警：集成Prometheus监控关键指标：
- 呼叫成功率 >98%
- ASR识别准确率 >90%
- 平均响应时间 <800ms

五、部署与运维建议

5.1 集群部署方案

建议采用主备+负载均衡架构：

客户端 → HAProxy → FreeSWITCH集群（3节点）
                   ↓
               机器人服务集群

5.2 日志分析体系

配置log_levels为INFO级别，关键日志字段包括：

call_id：唯一呼叫标识
asr_result：语音识别结果
robot_action：机器人响应动作

建议使用ELK栈构建日志分析平台，设置告警规则：

连续5个呼叫ASR失败 → 触发告警
机器人响应时间超过1.5秒 → 记录异常

通过上述架构设计与配置实现，系统可稳定支持每日10万级自动外呼，机器人交互延迟控制在800ms以内。实际部署时需根据具体业务场景调整参数，建议先在测试环境进行压力测试，逐步调整并发限制与资源分配策略。

基于FreeSWITCH的呼叫中心自动外呼与机器人对接配置指南