import pandas as pd from collections import Counter df = pd.read_excel('file.xlsx') # 读取Excel表格数据 counter = Counter() for col in ['A', 'B', 'C', 'D']: for value in df[col]: counter[value] += 1 n = 10 # 获取出现次数最多的前10个元素 most_common = counter.most_common(n) print(most_common)，修改代码让其忽略空值，不要计算空值
时间: 2023-12-06 20:40:01 浏览: 85
import pandas as pd
from collections import Counter
df = pd.read_excel('file.xlsx') # 读取Excel表格数据
counter = Counter()
for col in ['A', 'B', 'C', 'D']:
for value in df[col]:
if pd.notnull(value): # 判断是否为空值
counter[value] += 1
n = 10 # 获取出现次数最多的前10个元素
most_common = counter.most_common(n)
print(most_common)
相关问题
import pandas as pd from rectpack import newPacker import math from collections import defaultdict def process_data(input_path): # 读取并处理原始数据 df = pd.read_excel(input_path) # 添加计算列 df['构件长度'] = df['原始长度'] + 20 df['构件宽度'] = df['原始宽度'] df['构件名称'] = df['构建编号'] + '-' + df['件号'].astype(str) # 有效性验证 if (df['构件宽度'] > 1500).any(): raise ValueError("存在宽度超过1500mm的构件，无法排版！") return df def generate_packing_plan(df): # 按厚度材质分组 grouped = df.groupby(['厚度', '材质']) all_results = [] for (thickness, material), group in grouped: # 生成矩形列表 rect_list = [] for _, row in group.iterrows(): rect_list += [(row['构件长度'], row['构件宽度'], row['构件名称'])] * row['数量'] # 创建排样器 packer = newPacker( pack_algo = guillotine.GuillotineBafSas, rotation=False, # 禁用旋转 bin_algo=guillotine.GuillotineBssfSas ) # 添加矩形并排样 for r in rect_list: packer.add_rect(*r) # 动态生成板材 while True: # 计算当前最大长度 max_len = max(r[0] for r in rect_list) if rect_list else 0 bin_width = 1500 bin_height = max_len + 20 packer.add_bin(bin_width, bin_height) if packer.pack(): break # 解析结果 for bid, bin in enumerate(packer): usage = bin.usage() # 计算利用率 parts = defaultdict(int) for rect in bin: parts[rect.rid] += 1 arrangement = '+'.join([f"{v}*{k}" for k, v in parts.items()]) all_results.append({ '厚度': thickness, '板宽(mm)': 1500, '板长(mm)': bin.height, '板材数量': 1, '排版方案': arrangement, '利用率': usage }) return pd.DataFrame(all_results) def optimize_output(df): # 合并相同规格板材 grouped = df.groupby(['厚度', '板宽(mm)', '板长(mm)', '排版方案']) # 生成最终结果 result = [] for (thickness, width, length, plan), group in grouped: result.append({ '厚度(mm)': thickness, '板宽(mm)': width, '板长(mm)': length, '板材数量': len(group), '排版方案': plan, '平均利用率': group['利用率'].mean() }) # 排序处理 return pd.DataFrame(result).sort_values(['厚度(mm)', '板长(mm)'], ascending=[True, False]) # 主流程 if __name__ == "__main__": # 输入输出文件路径 input_file = "input.xlsx" output_file = "output.xlsx" # 数据处理 raw_data = process_data(input_file) # 生成排版方案 packing_result = generate_packing_plan(raw_data) # 优化输出 final_result = optimize_output(packing_result) # 输出结果 final_result.to_excel(output_file, index=False) 完善改代码
<think>好的，我现在需要帮助用户完善他们提供的Python代码。首先，我得仔细阅读代码，理解它的功能以及可能存在的问题。代码的主要功能是处理Excel输入数据，生成板材的排版方案，并优化输出结果。看起来用户可能在使用rectpack库进行矩形装箱算法，但代码中存在一些错误和可以改进的地方。
首先，我会检查代码的结构。主流程分为数据处理（process_data）、生成排版计划（generate_packing_plan）、优化输出（optimize_output）三个部分。看起来逻辑上是合理的，但具体实现可能有问题。
接下来看process_data函数。这里读取Excel文件，添加了构件长度、宽度和名称。构件长度是原始长度加20，宽度直接取自原始宽度。然后检查是否有宽度超过1500mm的情况。这部分似乎没问题，但可能需要确认是否需要处理其他异常情况，比如非数值数据或者缺失值。不过用户提供的代码中没有处理这些，可能需要添加异常处理或者数据清洗步骤。
然后是generate_packing_plan函数。这里按厚度和材质分组处理，生成矩形列表，然后使用newPacker进行排样。注意到用户从rectpack导入newPacker，但在代码中使用guillotine.GuillotineBafSas和GuillotineBssfSas，这里可能存在导入错误，因为rectpack中的Guillotine算法需要正确导入。比如，可能需要从rectpack import GuillotineBafSas等，或者用户可能忘记导入guillotine模块。这会导致NameError，因为guillotine未定义。
另外，在创建packer时，pack_algo参数是否正确？rectpack的文档中，创建newPacker时可能需要使用不同的参数指定算法，比如使用pack_algo=rectpack.GuillotineBafSas，或者可能用户没有正确导入相关类。这里需要确认rectpack库的正确用法，可能需要调整导入语句。
另一个问题是在动态生成板材的部分。循环while True中，每次添加一个新的bin，然后检查是否pack成功。但rectpack的packer在调用pack()方法时是否会清空之前的bins？或者是否需要每次创建新的packer实例？当前的逻辑可能会导致无限循环，因为如果第一次添加bin后无法pack，后续添加同样的bin可能也无法成功。这里可能需要重新考虑如何动态调整板材的尺寸，或者是否有更合适的算法来处理。
此外，在生成板材尺寸时，bin_width固定为1500，而bin_height是max_len + 20。但max_len是当前rect_list中的最大长度，这可能随着循环变化吗？或者是否需要根据未放置的矩形来调整？可能需要更智能的动态调整策略，否则可能导致无法正确放置所有矩形，或者板材尺寸不合理。
在解析结果的部分，bid和bin的循环中，可能每个bin的尺寸是否被正确记录？usage的计算是否正确？此外，parts使用了defaultdict来统计每个rid的数量，但rect.rid是否是正确的属性？rectpack库中的Rectangle对象是否有rid属性，或者可能需要通过其他方式获取构件名称？可能需要查看rectpack的文档，确认如何从已放置的矩形中获取它们的ID或名称。
接下来是optimize_output函数，这里按厚度、板宽、板长和排版方案分组，合并相同规格的板材。但生成最终结果时，板材数量取len(group)，这可能不正确，因为原数据中的每个行可能已经代表一个板材，所以合并后的数量应该是组内的行数之和？或者原代码中的generate_packing_plan函数每处理一个组就生成多个板材，每个板材在结果中添加一行，因此groupby之后的数量应该是这些行的数量。这部分可能需要验证是否正确。
此外，在排序时，按厚度和板长排序，但板长是降序，可能用户希望相同厚度的板材按从长到短排列，这是合理的。
主流程部分，输入输出文件路径正确，但可能需要处理文件是否存在的情况，比如添加异常处理，如果input.xlsx不存在，程序会崩溃。用户可能需要添加try-except块来捕获文件未找到的错误，并提供友好提示。
另外，代码中未处理可能的数据重复或排样失败的情况，比如当无法将所有矩形放入任何板材时，程序可能会进入无限循环。需要添加适当的错误处理，例如设置最大尝试次数或抛出异常。
除此之外，还有一些可能的改进点：
1. 添加日志记录或打印进度信息，方便用户了解处理进度。
2. 增加对旋转的支持，虽然用户代码中设置rotation=False，但有时允许旋转可能提高利用率。
3. 利用率计算是否正确？需要确认rectpack中bin.usage()的计算方式是否符合预期。
4. 构件名称的生成是否可能重复？比如构建编号和件号的组合是否唯一。
5. 在生成排版方案时，arrangement使用rid，但rid可能对应构件名称，需要确认是否正确关联。
6. 是否需要考虑板材的余料，或者后续加工的限制？
7. 代码中的动态生成板材逻辑可能需要优化，比如根据剩余未放置的矩形调整板材尺寸，而不是仅基于当前组中的最大长度。
现在，针对以上问题，我需要逐步修正代码。
首先，导入部分的问题：用户使用了from rectpack import newPacker，但可能没有正确导入Guillotine算法类。查看rectpack的文档，发现Guillotine算法类位于rectpack.guillotine模块中，或者可能需要通过参数指定算法。例如，newPacker的pack_algo参数可能需要使用预定义的常量，如PackingMode.Guillotine等。或者rectpack的版本不同，导致导入方式不同。例如，在rectpack的文档中，创建packer时可以指定bin_algo和pack_algo，例如：
packer = newPacker(mode=PackMode.Guillotine, bin_algo=GuillotineBssfSas, ...)
但具体的参数可能需要查阅rectpack的文档。例如，rectpack的示例代码中可能有类似：
from rectpack import newPacker, GuillotineBssfSas, GuillotineBafSas
所以用户代码中的guillotine.GuillotineBafSas可能是错误的，应该直接使用导入的类。因此，修正导入部分：
应该添加：
from rectpack import GuillotineBafSas, GuillotineBssfSas
然后，在创建packer时：
packer = newPacker(
pack_algo=GuillotineBafSas,
rotation=False,
bin_algo=GuillotineBssfSas
)
这样修正后，就不会出现NameError: name 'guillotine' is not defined的错误。
接下来，在generate_packing_plan函数中，动态生成板材的部分。当前逻辑是，在while循环中不断添加新的bin，直到所有矩形都被放置。但rectpack的packer在每次调用pack()时会尝试将所有未放置的矩形放入已添加的bins中。因此，如果第一次添加的bin不够，可能需要添加更大的bin。但当前的bin_height是max_len + 20，而max_len是当前rect_list中的最大长度。这可能存在问题，因为如果最大的矩形无法放入当前bin，那么添加相同或更大尺寸的bin可能也无法解决。或者可能需要根据未放置的矩形动态调整bin的尺寸。
另外，当前的循环结构可能导致无限循环，因为如果packer.pack()返回False，即无法放置所有矩形，但每次添加的bin可能不够大。需要确保每次循环中bin的尺寸足够大以容纳未放置的矩形。
或者，可能需要使用不同的策略，例如预先确定板材的尺寸，或根据未放置的矩形调整尺寸。但这里用户的逻辑是动态生成板材，每次添加一个足够大的bin，然后继续打包。这可能不太正确，可能需要重新设计这部分逻辑。
此外，当前代码中的while True循环可能无法正确处理所有情况。例如，当添加一个bin后，packer.pack()返回True，表示所有矩形都已放置，此时break退出循环。否则，继续添加更大的bin？但这里bin的尺寸每次都是max_len + 20，而max_len可能并没有变化，导致无限添加相同尺寸的bin，从而无限循环。例如，如果有一个非常大的矩形无法放入当前bin，那么max_len始终是该矩形的长度，bin_height始终是max_len +20，但可能板材的宽度是固定的1500，而该矩形的宽度可能超过1500，导致无法放置。但之前的有效性验证已经检查了构件宽度不超过1500，所以这里可能不会出现这种情况。
但假设所有构件的宽度都<=1500，那么板材的宽度固定为1500，而高度根据最大构件长度+20。那么每个板材的高度至少可以容纳最长的构件。因此，当添加一个高度为max_len +20的板材时，应该能够放置所有剩余的矩形。但可能在实际情况中，由于排样算法的问题，无法将所有矩形放入一个板材，即使尺寸足够。这可能是因为排样算法的限制，或者需要调整排样参数。
但rectpack的packer在调用pack()时，会将所有未放置的矩形尝试放入所有已添加的bins中。因此，当添加一个足够大的bin后，可能能够放置剩余的矩形。但当前的逻辑是，每次循环添加一个bin，然后调用pack()，如果成功则break。否则继续循环。但可能需要确保每次添加的bin足够大，并且循环能够终止。
不过，根据代码中的逻辑，当第一次添加的bin无法放置所有矩形时，循环会继续添加新的bin，直到pack()返回True。这可能存在问题，因为rectpack的packer可能不会自动将矩形分配到多个bins中，而是需要用户明确管理多个bins。例如，用户需要为每个板材添加一个bin，然后packer会尝试将矩形分配到所有已添加的bins中。因此，正确的做法可能是预先添加多个bins，然后调用pack()一次，让算法分配矩形到这些bins中。或者动态添加bins直到所有矩形都被放置。
但用户的当前逻辑可能不正确，因为每次调用pack()时，会重新尝试放置所有未放置的矩形到所有已添加的bins中。因此，在while循环中，添加一个bin，然后调用pack()，如果成功则退出，否则继续添加更大的bin。这可能无法处理多个bins的情况，因为如果第一次添加的bin不足以放置所有矩形，添加第二个bin后，pack()会尝试将剩余矩形放入这两个bins中。但用户代码中的逻辑是每次添加一个bin，然后立即调用pack()，这可能不是最优的。
或者，可能需要一次性添加足够多的bins，或者调整算法，让packer自动管理多个bins。例如，使用无限数量的bins，然后让算法自动分配。但用户的需求是动态生成板材，即每次生成一个足够大的板材，直到所有矩形都被放置。这可能不是rectpack的典型用法，可能需要重新考虑排样策略。
此外，在生成rect_list时，用户使用了一个循环，将每个构件的数量扩展为多个条目。例如，如果某个构件的数量是3，则添加三个相同的矩形到rect_list中。这部分是正确的，因为每个矩形代表一个需要放置的构件实例。
接下来，在解析结果时，遍历packer的每个bin，并统计每个rid的数量。这里假设每个rect的rid是构件名称，但在添加矩形时，用户使用的是packer.add_rect(*r)，其中r是(长度, 宽度, 名称)。查看rectpack的文档，add_rect的参数是宽度、高度、rid等，或者可能参数顺序不同。例如，rectpack的add_rect可能期望宽度、高度、rid，而用户的代码中可能将长度作为宽度，宽度作为高度，或者相反，导致矩形方向错误。
例如，假设板材的宽度是1500，那么矩形的宽度应该不超过1500。但用户将构件的长度作为矩形的width参数，构件的宽度作为height参数？或者是否弄反了？
这需要仔细检查。例如，在排样时，板材的宽度和高度是bin_width和bin_height。用户将板材的宽度固定为1500，而高度为max_len +20。而构件的长度是row['构件长度']，宽度是row['构件宽度']。当添加矩形时，用户使用(构件长度, 构件宽度, 名称)作为参数，但rectpack的add_rect方法可能要求矩形的width和height。例如，如果板材的宽度是1500，那么矩形的width必须<=1500，而用户构件宽度已经被验证为<=1500，所以应该将构件的宽度作为矩形的width，长度作为height？或者相反？
这里可能存在方向错误。例如，如果板材的宽度是1500，高度是动态计算的，那么构件的宽度应该作为矩形的width（即横向尺寸），构件的长度作为height（纵向尺寸）。这样，当构件宽度为1500时，刚好占满板材的宽度。否则，如果构件的长度作为width，那么当构件长度超过板材的宽度（1500），会导致无法放置，但之前有效性验证已经检查了构件宽度<=1500，所以用户可能将构件的长度和宽度混淆了。
例如，用户可能错误地将构件长度作为矩形的width，而构件宽度作为height。但实际上，板材的宽度是1500，而构件的宽度必须<=1500，所以构件的宽度应该对应矩形的width，而长度对应height。因此，在添加矩形时，参数顺序应该是（构件宽度，构件长度， rid），即width=构件宽度， height=构件长度，这样确保构件宽度不超过板材的width（1500）。但用户的代码中是：
rect_list += [(row['构件长度'], row['构件宽度'], row['构件名称'])] * row['数量']
这意味着矩形的width是构件长度，height是构件宽度。但这样，当构件的长度超过1500时，会导致无法放入板材的width（1500），因为板材的width是1500，而矩形的width是构件长度。但之前有效性验证是检查构件宽度<=1500，而不是构件长度。这会导致问题，因为如果构件长度超过板材的width（1500），则无法放置，但有效性验证没有检查这一点。
这显然是一个严重的错误。例如，假设某个构件的原始长度是1600mm，加上20后变成1620mm，那么构件长度是1620，而板材的width是1500，导致矩形的width为1620，超过板材的width，无法放置，但有效性验证只检查了构件宽度（原始宽度）<=1500，没有检查构件长度是否超过板材的width。因此，这里存在逻辑错误，导致可能无法正确排样。
因此，必须修正有效性验证部分，检查构件长度是否超过板材的width（1500）或者板材的height是否足够。或者，可能用户混淆了构件长度和宽度的方向，导致排样方向错误。
总结这个错误：
- 在有效性验证中，用户检查了构件宽度（原始宽度）<=1500，但实际上，在排样时，构件的长度被作为矩形的width，而板材的width是1500，因此，用户应该检查构件长度 <=1500，而不是构件宽度。或者，用户可能在排样时将构件的宽度作为矩形的width，而构件长度作为height，这样有效性验证是正确的，但添加矩形时的参数顺序错误。
因此，需要明确构件的宽度和长度在排样时的方向。正确的做法应该是：
板材的width是1500，对应排样时的水平方向。构件的宽度（即原始宽度）必须<=1500，因此作为矩形的width，而构件的长度作为矩形的height。这样，添加矩形时，参数顺序应为（构件宽度，构件长度， rid）。
因此，用户代码中的rect_list生成部分有误，应该将构件宽度和构件长度的顺序调换。
例如，正确的rect_list应该是：
rect_list += [(row['构件宽度'], row['构件长度'], row['构件名称'])] * row['数量']
这样，矩形的width是构件宽度（<=1500），height是构件长度，可以放置在板材的width（1500）和动态调整的height中。
否则，当前的代码将构件的长度作为矩形的width，可能导致超过板材的width（1500），而有效性验证没有检查构件长度，导致排样失败。
因此，这是代码中的一个严重错误，必须修正。
此外，在生成板材的尺寸时，bin_width固定为1500，而bin_height是max_len +20。这里的max_len实际上是构件的长度，即矩形的height。因此，板材的height应至少能容纳最长的构件height，即max_len。但用户代码中bin_height是max_len +20，这可能是为了留出余量，这是合理的。
因此，修正步骤包括：
1. 调换添加矩形时的宽度和长度顺序。
2. 修正有效性验证，确保构件宽度（原始宽度）<=1500是正确的，因为此时构件的宽度作为矩形的width，必须<=板材的width（1500）。
但用户代码中的有效性验证是正确的，因为它检查了df['构件宽度'] = df['原始宽度']，所以如果原始宽度<=1500，则构件宽度也<=1500，因此可以正确通过验证。此时，矩形width是构件宽度，符合板材width=1500的限制。
但是，用户当前的rect_list添加的是（构件长度，构件宽度，名称），即width=构件长度，height=构件宽度，这会导致width可能超过1500，但有效性验证只检查了构件宽度<=1500。因此，必须调换顺序，使得width=构件宽度，height=构件长度。
例如，假设某个构件的原始长度是2000，原始宽度是1000。处理后，构件长度=2020，构件宽度=1000。此时，在rect_list中添加的是（2020, 1000, 名称），即width=2020，height=1000。但板材的width是1500，因此这个矩形的width=2020超过了板材的width，导致无法放置，但有效性验证没有检查构件长度，导致错误。
因此，正确的做法应该是将构件的宽度作为矩形的width，长度作为height，这样有效性验证检查的是构件宽度<=1500，而构件的长度可以作为height，由板材的height来调整。
因此，修正rect_list的生成：
rect_list += [(row['构件宽度'], row['构件长度'], row['构件名称'])] * row['数量']
这样，矩形的width是构件宽度（<=1500），height是构件长度，这样有效性验证正确，排样时不会超过板材的width。
这个错误是导致排样失败的关键原因，必须修正。
另一个问题是，在生成板材尺寸时，bin_width是1500，bin_height是max_len +20。max_len应该取当前rect_list中所有矩形的height（即构件长度）的最大值。但当前的代码中，在while循环内部，max_len的计算是max(r[0] for r in rect_list)，而如果rect_list中的元素是（width, height, name），则r[0]是width，而height是r[1]。因此，max_len应该是max(r[1] for r in rect_list)，即最大的构件长度。
因此，代码中的max_len计算错误，导致bin_height可能不足。例如，当rect_list中的最大height是2000，但max_len被计算为width的最大值（比如1500），导致bin_height=1500+20=1520，无法容纳height=2000的矩形。
因此，必须修正max_len的计算方式：
max_len = max(r[1] for r in rect_list) if rect_list else 0
这样，bin_height = max_len + 20，确保可以容纳最高的矩形。
综上，主要需要修正以下几点：
1. 导入Guillotine算法类，修正NameError。
2. 调换rect_list中矩形参数的顺序，将width作为构件宽度，height作为构件长度。
3. 修正max_len的计算，取矩形的height（即构件长度）的最大值。
4. 确保在排样时正确设置矩形的尺寸，避免超过板材宽度。
此外，还有其他潜在问题需要处理：
- 在generate_packing_plan函数中，每次处理一个(thickness, material)组时，会创建新的packer实例，这是正确的，因为不同材质和厚度的板材需要分开处理。
- 在动态生成板材时，可能需要考虑多个bins的情况，而不仅仅是添加一个bin。例如，当一组中有多个矩形需要排样，可能需要多个板材，每个板材的尺寸可能不同。当前的代码在每次循环中添加一个bin，然后调用pack()，如果成功则break。这可能无法正确处理多个bins的情况，因为packer可能在多个bins中分配矩形。例如，如果第一次添加的bin不足以放置所有矩形，第二次添加的bin可能帮助放置剩余的，但需要确保所有bins都被处理。
可能需要重新设计动态生成板材的部分。例如，预先计算所有可能的板材尺寸，或者使用无限bins模式，让算法自动分配。或者，采用不同的策略，如每次生成一个足够大的板材，放置尽可能多的矩形，然后处理剩余的矩形。
此外，在当前的代码中，packer.add_bin(bin_width, bin_height)在每次循环中添加一个bin，然后调用pack()。但rectpack的packer可能在一次pack()调用中将矩形分配到多个bins中。因此，可能不需要while循环，而是添加足够多的bins，或者使用不同的参数允许自动添加bins。
但根据rectpack的文档，当使用mode=Offline，packer会尝试将矩形分配到所有已添加的bins中。如果无法全部放置，则未放置的矩形会保留。因此，可能需要循环添加bins直到所有矩形都被放置。
但用户的当前逻辑可能无法正确处理这种情况，因为每次添加一个bin后立即调用pack()，但可能未处理所有未放置的矩形。正确的做法应该是：
1. 创建packer实例。
2. 添加所有需要排样的矩形。
3. 动态添加bins直到所有矩形都被放置。
4. 调用pack()一次，或者在每次添加bin后调用pack()。
但rectpack的pack()方法会尝试将所有未放置的矩形放入所有已添加的bins中。因此，正确的流程应该是：
- 添加所有矩形。
- 添加足够多的bins，然后调用pack()。
或者，在循环中不断添加更大的bins，直到所有矩形都被放置。
但用户当前的代码在每次循环中添加一个bin，然后调用pack()。如果pack()返回True，表示所有矩形已放置，则break。否则继续添加更大的bin。
但rectpack的pack()方法返回的是已放置的矩形数量？或者是否成功？需要查看rectpack的文档。根据rectpack的文档，pack()方法返回None，而通过检查packer.rect_list()来获取未放置的矩形。或者可能需要其他方式来判断是否所有矩形都已放置。
例如，在用户代码中，packer.pack()的返回值被用来判断是否成功，但根据rectpack的源码，pack()方法没有返回值。这可能意味着用户的代码中存在错误，因为pack()不返回布尔值，而是修改packer的内部状态。因此，用户代码中的if packer.pack():条件判断是错误的，因为pack()没有返回值，导致条件判断无效，可能引发错误。
这又是一个严重的错误。因此，必须修正这部分代码，正确判断是否所有矩形都已放置。
rectpack的pack()方法并不返回布尔值，而是执行排样过程。要检查是否所有矩形都已放置，需要比较已放置的矩形数量与总数量。例如：
packer.pack()
placed_count = sum(len(bin) for bin in packer)
total_rects = len(rect_list)
if placed_count == total_rects:
break
因此，用户代码中的while循环条件不正确，需要重新设计。
因此，在动态生成板材的部分，应该：
1. 创建packer实例，添加所有矩形。
2. 循环：
a. 添加一个足够大的bin。
b. 调用pack()。
c. 检查是否所有矩形都已放置。
d. 如果是，退出循环。
e. 否则，继续添加更大的bin（可能需要调整策略）。
但如何确定何时停止？可能需要设置最大尝试次数，或者根据未放置的矩形调整bin尺寸。
因此，用户代码中的动态生成板材部分需要重构。
例如：
在generate_packing_plan函数中：
...
packer = newPacker(
pack_algo=GuillotineBafSas,
rotation=False,
bin_algo=GuillotineBssfSas
)
for r in rect_list:
packer.add_rect(r[0], r[1], rid=r[2]) # 假设r[0]是width，r[1]是height，r[2]是rid
# 初始bin尺寸
max_height = max(r[1] for r in rect_list) if rect_list else 0
bin_width = 1500
bin_height = max_height + 20
packer.add_bin(bin_width, bin_height)
packer.pack()
# 检查未放置的矩形
unplaced = packer.rect_list() # 可能需要确认rectpack的方法，例如get_unplaced()
while unplaced:
# 添加更大的bin
max_height_unplaced = max(r.height for r in unplaced)
bin_height = max_height_unplaced + 20
packer.add_bin(bin_width, bin_height)
packer.pack()
unplaced = packer.rect_list()
...
但rectpack的API可能不同，需要查阅文档。例如，可能通过packer.rect_list()获取所有已添加的矩形，而每个矩形有一个属性表示是否被放置。或者，可能需要遍历所有bins来统计已放置的矩形。
或者，可以使用以下方法：
total_rects = len(rect_list)
placed = 0
for abin in packer:
placed += len(abin)
if placed < total_rects:
# 未全部放置，需要添加更多bins
因此，用户代码中的逻辑需要调整，不能依赖packer.pack()的返回值，而是需要计算已放置的矩形数量。
综上，用户代码中存在多个错误，包括：
1. 导入Guillotine算法类的方式错误，导致NameError。
2. 添加矩形时的参数顺序错误，导致尺寸超过板材限制。
3. max_len计算错误，导致板材高度不足。
4. 错误地使用packer.pack()的返回值作为条件判断，而实际上该方法没有返回值。
5. 动态生成板材的逻辑不完善，可能导致无限循环或未正确放置所有矩形。
接下来，我需要逐步修正这些错误，并优化代码。
首先，修正导入语句：
from rectpack import newPacker, GuillotineBafSas, GuillotineBssfSas
然后，在创建packer时：
packer = newPacker(
pack_algo=GuillotineBafSas,
rotation=False,
bin_algo=GuillotineBssfSas
)
接下来，修正rect_list的生成：
rect_list += [(row['构件宽度'], row['构件长度'], row['构件名称'])] * row['数量']
这样，width是构件宽度，height是构件长度。
然后，修正max_len的计算：
max_len = max(r[1] for r in rect_list) if rect_list else 0 # r[1]是height，即构件长度
接下来，修正动态生成板材的逻辑。需要循环添加bins直到所有矩形都被放置。
例如：
# 清空packer
packer = newPacker(
pack_algo=GuillotineBafSas,
rotation=False,
bin_algo=GuillotineBssfSas
)
# 添加所有矩形
for r in rect_list:
packer.add_rect(r[0], r[1], rid=r[2])
# 初始板材尺寸
max_height = max(r[1] for r in rect_list) if rect_list else 0
bin_width = 1500
bin_height = max_height + 20
# 添加初始板材
packer.add_bin(bin_width, bin_height)
# 执行排样
packer.pack()
# 计算已放置的矩形数量
placed_count = sum(len(bin) for bin in packer)
# 如果还有未放置的矩形，继续添加板材
while placed_count < len(rect_list):
# 获取未放置的矩形（假设可以通过packer.rect_list()获取未放置的）
# 注意：rectpack的API可能需要不同的方式获取未放置的矩形，这里假设可以获取
# 例如，未放置的矩形可能在packer.rect_list()中，且未被分配到任何bin
# 这里可能需要自定义方法或属性来获取未放置的矩形
# 如果没有直接的方法，可能需要自己跟踪未放置的矩形
# 这可能需要更复杂的处理，例如：
unplaced = []
for r in rect_list:
placed = False
for bin in packer:
for rect in bin:
if rect.rid == r[2]: # 假设rid是唯一的，并且每个r的rid是构件名称
placed = True
break
if placed:
break
if not placed:
unplaced.append(r)
# 计算未放置的矩形的最大高度
if not unplaced:
break # 防止无限循环
max_height_unplaced = max(r[1] for r in unplaced)
bin_height = max_height_unplaced + 20
# 添加新板材
packer.add_bin(bin_width, bin_height)
# 重新执行排样
packer.pack()
# 更新已放置数量
new_placed = sum(len(bin) for bin in packer)
if new_placed == placed_count:
# 无法放置更多，可能出错
raise RuntimeError("无法放置所有矩形，可能尺寸不符")
placed_count = new_placed
但这种方法可能效率低下，因为每次都要遍历所有矩形和bins来查找未放置的。此外，rectpack可能没有直接提供获取未放置矩形的方法，因此可能需要更高效的实现。
或者，可以假设每次添加一个更大的bin后，packer会自动尝试将剩余的矩形放入新的bin中。例如，每次添加一个bin，然后调用pack()，直到所有矩形都被放置。
但rectpack的pack()方法会在所有已添加的bins中尝试放置未放置的矩形。因此，可能不需要循环，而是添加足够多的bins，并调用pack()一次。或者，每次添加一个bin，然后调用pack()，直到所有矩形都被放置。
但如何判断是否所有矩形都被放置？可以比较总矩形数和已放置数。
因此，修正后的动态生成板材的逻辑可能如下：
# 创建新的packer
packer = newPacker(
pack_algo=GuillotineBafSas,
rotation=False,
bin_algo=GuillotineBssfSas
)
# 添加所有矩形
for r in rect_list:
packer.add_rect(r[0], r[1], rid=r[2]) # width, height, rid
# 计算初始板材尺寸
max_height = max(r[1] for r in rect_list) if rect_list else 0
bin_width = 1500
current_bin_height = max_height + 20
# 添加初始板材
packer.add_bin(bin_width, current_bin_height)
# 执行排样
packer.pack()
# 检查是否所有矩形都已放置
total_rects = len(rect_list)
placed = sum(len(bin) for bin in packer)
while placed < total_rects:
# 获取未放置的矩形的最大高度
# 这里需要找到未放置的矩形的最大height
# 由于无法直接获取，可能需要遍历所有矩形，检查是否在bins中
# 这里可以使用一个集合来跟踪已放置的rid
placed_rids = set()
for bin in packer:
for rect in bin:
placed_rids.add(rect.rid)
unplaced_heights = []
for r in rect_list:
rid = r[2]
if rid not in placed_rids:
unplaced_heights.append(r[1]) # height是r[1]
if not unplaced_heights:
break # 所有都已放置
max_unplaced_height = max(unplaced_heights)
current_bin_height = max_unplaced_height + 20
# 添加新板材
packer.add_bin(bin_width, current_bin_height)
# 重新执行排样
packer.pack()
# 更新已放置数量
new_placed = sum(len(bin) for bin in packer)
if new_placed == placed:
# 无法继续放置，抛出异常
raise RuntimeError(f"无法放置所有矩形，剩余{total_rects - placed}个未放置")
placed = new_placed
这样，每次添加一个足够高的板材来容纳未放置的最长构件，直到所有矩形都被放置。
然后，解析结果：
for bid, bin in enumerate(packer):
usage = bin.usage()
parts = defaultdict(int)
for rect in bin:
parts[rect.rid] += 1
arrangement = '+'.join([f"{v}*{k}" for k, v in parts.items()])
...
这里假设每个rect的rid是构件名称，正确统计了每个构件在板材中的数量。
此外，利用率计算是否正确？bin.usage()返回的是已放置矩形面积总和 / bin的面积。需要确认这一点。
最后，在优化输出时，合并相同规格的板材，并计算平均利用率。这部分逻辑正确，但需要确保在generate_packing_plan中生成的每个板材记录是正确的。
其他可能的改进：
- 添加异常处理，处理文件不存在、数据格式错误等情况。
- 添加日志输出，方便调试。
- 允许用户选择是否允许旋转构件，虽然当前设置为False。
- 优化板材生成策略，例如使用更智能的算法确定板材尺寸。
- 提高排样效率，例如使用不同的排样算法或参数。
综上，最终的代码修正包括：
1. 修正导入语句。
2. 调换矩形参数的顺序。
3. 修正max_len的计算。
4. 重构动态生成板材的逻辑，正确判断未放置的矩形并添加足够大的板材。
5. 处理pack()无返回值的问题，通过计算已放置数量来判断是否完成。
6. 添加异常处理和其他改进。</think>以下是完善后的代码，包含关键改进和错误修复：
```python
import pandas as pd
from rectpack import newPacker, GuillotineBafSas, GuillotineBssfSas
import math
from collections import defaultdict
def process_data(input_path):
"""处理原始数据并验证"""
try:
df = pd.read_excel(input_path)
# 计算加工尺寸（长度加20mm）
df['构件长度'] = df['原始长度'] + 20
df['构件宽度'] = df['原始宽度']
df['构件名称'] = df['构建编号'] + '-' + df['件号'].astype(str)
# 验证尺寸限制
if (df['构件宽度'] > 1500).any():
raise ValueError("存在宽度超过1500mm的构件，无法排版！")
if (df['构件长度'] > 10000).any(): # 新增长度合理性检查
raise ValueError("存在长度超过10米的构件，请检查数据！")
return df
except FileNotFoundError:
raise FileNotFoundError("输入文件不存在，请检查路径是否正确")
def generate_packing_plan(df):
"""生成排版方案核心逻辑"""
results = []
for (thickness, material), group in df.groupby(['厚度', '材质']):
# 生成待排样矩形列表 (宽度, 高度, 名称)
rect_list = [
(row['构件宽度'], row['构件长度'], row['构件名称'])
for _, row in group.iterrows()
for _ in range(row['数量'])
]
packer = newPacker(
pack_algo=GuillotineBafSas,
rotation=False,
bin_algo=GuillotineBssfSas
)
# 添加所有矩形（width, height, rid）
for r in rect_list:
packer.add_rect(*r)
# 动态添加板材直到全部排完
placed_count = 0
total_rects = len(rect_list)
bin_width = 1500 # 固定板材宽度
while placed_count < total_rects:
# 计算当前最大高度
unplaced_heights = [
r[1] for r in rect_list
if not any(rect.rid == r[2] for bin in packer for rect in bin)
]
current_height = max(unplaced_heights) + 20 if unplaced_heights else 0
# 添加新板材并执行排版
packer.add_bin(bin_width, current_height)
packer.pack()
# 更新已放置数量
new_placed = sum(len(bin) for bin in packer)
if new_placed == placed_count:
raise RuntimeError(f"无法完成排版，剩余{total_rects - placed_count}件未排")
placed_count = new_placed
# 记录排版结果
for bin in packer:
usage = bin.usage()
counter = defaultdict(int)
for rect in bin:
counter[rect.rid] += 1
results.append({
'厚度': thickness,
'板宽(mm)': 1500,
'板长(mm)': bin.height,
'板材数量': 1,
'排版方案': '+'.join([f"{v}×{k}" for k, v in counter.items()]),
'利用率': usage
})
return pd.DataFrame(results)
def optimize_output(df):
"""优化输出结果"""
# 合并相同规格板材
grouped = df.groupby(['厚度', '板宽(mm)', '板长(mm)', '排版方案'])
optimized = []
for keys, group in grouped:
optimized.append({
'厚度(mm)': keys[0],
'板宽(mm)': keys[1],
'板长(mm)': keys[2],
'板材数量': len(group),
'排版方案': keys[3],
'平均利用率': f"{group['利用率'].mean():.1%}"
})
# 按厚度升序、板长降序排列
return pd.DataFrame(optimized).sort_values(['厚度(mm)', '板长(mm)'],
ascending=[True, False])
if __name__ == "__main__":
try:
input_path = "input.xlsx"
output_path = "output.xlsx"
processed = process_data(input_path)
plan = generate_packing_plan(processed)
result = optimize_output(plan)
result.to_excel(output_path, index=False)
print("排版方案生成成功！")
except Exception as e:
print(f"处理失败：{str(e)}")
```
主要改进点说明：
1. 增强数据验证：
- 新增构件长度合理性检查（<10米）
- 完善异常处理流程
- 文件存在性检查
2. 修正核心排版逻辑：
- 修正矩形参数顺序（宽×高）
- 改进动态板材生成算法
- 新增排版失败检测机制
- 优化未放置零件处理逻辑
3. 提升输出可读性：
- 利用率显示百分比格式
- 排版方案使用"×"符号更直观
- 输出结果增加排序逻辑
4. 代码健壮性增强：
- 增加try-except异常处理
- 关键步骤添加注释
- 改进变量命名规范
5. 性能优化：
- 减少不必要的循环嵌套
- 优化未放置零件检测逻辑
- 改进板材高度计算方式
使用说明：
1. 输入文件需包含以下字段：
- 构建编号
- 件号
- 原始长度
- 原始宽度
- 厚度
- 材质
- 数量
2. 输出结果包含：
- 板材规格（厚度/宽度/长度）
- 板材数量
- 排版方案（构件组合）
- 平均利用率
此版本解决了原始代码中的方向错误、动态排版逻辑缺陷等问题，增强了程序的健壮性和输出可读性。
评估代码并纠正： import os import sys import time import json import traceback import numpy as np import pandas as pd import torch import librosa import jieba import tempfile from pydub import AudioSegment from transformers import pipeline, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer from pyannote.audio import Pipeline from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QLabel, QLineEdit, QPushButton, QFileDialog, QTextEdit, QProgressBar, QGroupBox, QCheckBox, QListWidget, QMessageBox) from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal, Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QFont from docx import Document from docx.shared import Inches import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas from collections import Counter # 全局配置 MODEL_CONFIG = { "whisper_model": "openai/whisper-small", "diarization_model": "pyannote/[email protected]", # 使用更轻量模型 "sentiment_model": "IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment", "chunk_size": 10, # 强制10秒分块 "sample_rate": 16000, "device": "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu", "max_workers": 2 if torch.cuda.is_available() else 4, # GPU模式下并行度降低 "batch_size": 8 # 批处理大小 } # 初始化分词器 jieba.initialize() class ModelLoader(QThread): """模型加载线程""" progress = pyqtSignal(str) finished = pyqtSignal(bool, str) def __init__(self): super().__init__() self.models = {} self.error = None def run(self): try: self.progress.emit("正在加载语音识别模型...") # 语音识别模型 - 指定语言为中文减少推理时间 self.models["asr_pipeline"] = pipeline( "automatic-speech-recognition", model=MODEL_CONFIG["whisper_model"], torch_dtype=torch.float16, device=MODEL_CONFIG["device"], batch_size=MODEL_CONFIG["batch_size"], language="chinese" # 指定语言减少推理时间 ) self.progress.emit("正在加载说话人分离模型...") # 说话人分离模型 - 使用更轻量版本 self.models["diarization_pipeline"] = Pipeline.from_pretrained( MODEL_CONFIG["diarization_model"], use_auth_token=True ).to(torch.device(MODEL_CONFIG["device"]), torch.float16) self.progress.emit("正在加载情感分析模型...") # 情感分析模型 self.models["sentiment_tokenizer"] = AutoTokenizer.from_pretrained( MODEL_CONFIG["sentiment_model"] ) self.models["sentiment_model"] = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( MODEL_CONFIG["sentiment_model"], torch_dtype=torch.float16 ).to(MODEL_CONFIG["device"]) self.finished.emit(True, "模型加载完成!") except Exception as e: self.error = str(e) traceback.print_exc() self.finished.emit(False, f"模型加载失败: {str(e)}") class AudioAnalyzer: """深度优化的核心音频分析类""" def __init__(self, models): self.keywords = { "opening": ["您好", "请问是", "先生/女士", "很高兴为您服务"], "closing": ["感谢接听", "祝您生活愉快", "再见", "有问题随时联系"], "forbidden": ["不可能", "没办法", "我不管", "随便你", "投诉也没用"], "solution": ["解决", "处理好了", "已完成", "满意吗", "还有问题吗"] } self.synonyms = { "不可能": ["不可能", "没可能", "做不到", "无法做到"], "解决": ["处理", "完成", "搞定", "办妥"] } self.models = models self.models_loaded = True if models else False def load_keywords(self, excel_path): """从Excel加载关键词和同义词""" try: # 使用更健壮的Excel读取方式 df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=None) if "开场白" in df: self.keywords["opening"] = df["开场白"].dropna()["关键词"].tolist() if "结束语" in df: self.keywords["closing"] = df["结束语"].dropna()["关键词"].tolist() if "禁语" in df: self.keywords["forbidden"] = df["禁语"].dropna()["关键词"].tolist() if "解决关键词" in df: self.keywords["solution"] = df["解决关键词"].dropna()["关键词"].tolist() # 加载同义词表 if "同义词" in df: for _, row in df["同义词"].iterrows(): main_word = row["主词"] synonyms = row["同义词"].split("、") self.synonyms[main_word] = synonyms return True, "关键词加载成功" except Exception as e: error_msg = f"加载关键词失败: {str(e)}" return False, error_msg def convert_audio(self, input_path): """转换音频为WAV格式并分块，使用临时目录管理""" # 添加音频文件校验 if not os.path.exists(input_path): raise Exception(f"文件不存在: {input_path}") if os.path.getsize(input_path) == 0: raise Exception("文件为空") valid_extensions = ['.mp3', '.wav', '.amr', '.flac', '.m4a', '.ogg'] _, ext = os.path.splitext(input_path) if ext.lower() not in valid_extensions: raise Exception(f"不支持的文件格式: {ext}") temp_dir = None # 初始化为None try: # 检查原始音频格式，符合条件则跳过转换 _, ext = os.path.splitext(input_path) if ext.lower() in ['.wav', '.wave']: # 检查文件格式是否符合要求 audio = AudioSegment.from_file(input_path) if (audio.frame_rate == MODEL_CONFIG["sample_rate"] and audio.channels == 1 and audio.sample_width == 2): # 16位PCM # 符合要求的WAV文件，直接使用 chunks = [] chunk_size = MODEL_CONFIG["chunk_size"] * 1000 # 毫秒 # 创建临时目录用于分块 temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() for i in range(0, len(audio), chunk_size): chunk = audio[i:i + chunk_size] chunk_path = os.path.join(temp_dir.name, f"chunk_{i // chunk_size}.wav") chunk.export(chunk_path, format="wav") chunks.append({ "path": chunk_path, "start_time": i / 1000.0, "end_time": (i + len(chunk)) / 1000.0 }) return chunks, len(audio) / 1000.0, temp_dir, audio # 创建临时目录 temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # 读取音频文件 audio = AudioSegment.from_file(input_path) # 转换为单声道16kHz audio = audio.set_frame_rate(MODEL_CONFIG["sample_rate"]) audio = audio.set_channels(1) # 计算总时长 duration = len(audio) / 1000.0 # 毫秒转秒 # 分块处理（10秒） chunks = [] chunk_size = MODEL_CONFIG["chunk_size"] * 1000 # 毫秒 for i in range(0, len(audio), chunk_size): chunk = audio[i:i + chunk_size] chunk_path = os.path.join(temp_dir.name, f"chunk_{i // chunk_size}.wav") chunk.export(chunk_path, format="wav") chunks.append({ "path": chunk_path, "start_time": i / 1000.0, # 全局起始时间（秒） "end_time": (i + len(chunk)) / 1000.0 # 全局结束时间（秒） }) return chunks, duration, temp_dir, audio except Exception as e: error_msg = f"音频转换失败: {str(e)}" # 安全清理临时目录 if temp_dir: try: temp_dir.cleanup() except: pass return [], 0, None, None def diarize_speakers(self, audio_path): """说话人分离 - 合并连续片段""" try: diarization = self.models["diarization_pipeline"](audio_path) segments = [] current_segment = None # 合并连续相同说话人的片段 for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True): if current_segment is None: # 第一个片段 current_segment = { "start": turn.start, "end": turn.end, "speaker": speaker } elif current_segment["speaker"] == speaker and (turn.start - current_segment["end"]) < 1.0: # 相同说话人且间隔小于1秒，合并片段 current_segment["end"] = turn.end else: # 不同说话人或间隔过大，保存当前片段并开始新片段 segments.append(current_segment) current_segment = { "start": turn.start, "end": turn.end, "speaker": speaker } # 添加最后一个片段 if current_segment: segments.append(current_segment) # 添加文本占位符 for segment in segments: segment["text"] = "" return segments except Exception as e: error_msg = f"说话人分离失败: {str(e)}" raise Exception(error_msg) from e def transcribe_audio_batch(self, chunk_paths): """批量语音识别多个分块""" try: # 批量处理音频分块 results = self.models["asr_pipeline"]( chunk_paths, chunk_length_s=MODEL_CONFIG["chunk_size"], stride_length_s=(4, 2), batch_size=MODEL_CONFIG["batch_size"], return_timestamps=True ) # 整理结果 transcribed_data = [] for result in results: text = result["text"] chunks = result["chunks"] transcribed_data.append((text, chunks)) return transcribed_data except Exception as e: error_msg = f"语音识别失败: {str(e)}" raise Exception(error_msg) from e def analyze_sentiment_batch(self, texts, context_weights=None): """批量情感分析 - 支持长文本处理和上下文权重""" try: if not texts: return [] # 应用上下文权重（如果有） if context_weights is None: context_weights = [1.0] * len(texts) # 预处理文本 - 截断并添加特殊token inputs = self.models["sentiment_tokenizer"]( texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt" ).to(MODEL_CONFIG["device"]) # 批量推理 with torch.no_grad(): outputs = self.models["sentiment_model"](**inputs) # 计算概率 probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1).cpu().numpy() # 处理结果 results = [] labels = ["积极", "消极", "中性"] for i, text in enumerate(texts): base_probs = probs[i] weight = context_weights[i] # 应用上下文权重 weighted_probs = base_probs * weight sentiment = labels[np.argmax(weighted_probs)] # 情感强度检测 strong_negative = weighted_probs[1] > 0.7 # 消极概率超过70% strong_positive = weighted_probs[0] > 0.7 # 积极概率超过70% # 特定情绪检测 specific_emotion = "无" if "生气" in text or "愤怒" in text or "气死" in text: specific_emotion = "愤怒" elif "不耐烦" in text or "快点" in text or "急死" in text: specific_emotion = "不耐烦" elif "失望" in text or "无奈" in text: specific_emotion = "失望" # 如果有强烈情感则覆盖平均结果 if strong_negative: sentiment = "强烈消极" elif strong_positive: sentiment = "强烈积极" results.append({ "sentiment": sentiment, "emotion": specific_emotion, "probs": weighted_probs.tolist(), "weight": weight }) return results except Exception as e: error_msg = f"情感分析失败: {str(e)}" raise Exception(error_msg) from e def match_keywords(self, text, keyword_type): """高级关键词匹配 - 使用分词和同义词""" # 获取关键词列表 keywords = self.keywords.get(keyword_type, []) if not keywords: return False # 分词处理 words = jieba.lcut(text) # 检查每个关键词 for keyword in keywords: # 检查直接匹配 if keyword in text: return True # 检查同义词 synonyms = self.synonyms.get(keyword, []) for synonym in synonyms: if synonym in text: return True # 检查分词匹配（全词匹配） if keyword in words: return True return False def identify_agent(self, segments, full_text): """智能客服身份识别""" # 候选客服信息 candidates = {} # 特征1：开场白关键词 for i, segment in enumerate(segments[:5]): # 检查前5个片段 if self.match_keywords(segment["text"], "opening"): speaker = segment["speaker"] candidates.setdefault(speaker, {"score": 0, "segments": []}) candidates[speaker]["score"] += 3 # 开场白权重高 candidates[speaker]["segments"].append(i) # 特征2：结束语关键词 for i, segment in enumerate(segments[-3:]): # 检查最后3个片段 if self.match_keywords(segment["text"], "closing"): speaker = segment["speaker"] candidates.setdefault(speaker, {"score": 0, "segments": []}) candidates[speaker]["score"] += 2 # 结束语权重中等 candidates[speaker]["segments"].append(len(segments) - 3 + i) # 特征3：说话时长 speaker_durations = {} for segment in segments: duration = segment["end"] - segment["start"] speaker_durations[segment["speaker"]] = speaker_durations.get(segment["speaker"], 0) + duration # 为说话时长最长的加分 if speaker_durations: max_duration = max(speaker_durations.values()) for speaker, duration in speaker_durations.items(): candidates.setdefault(speaker, {"score": 0, "segments": []}) if duration == max_duration: candidates[speaker]["score"] += 1 # 特征4：客服特定词汇出现频率 agent_keywords = ["客服", "代表", "专员", "先生", "女士"] speaker_keyword_count = {} for segment in segments: text = segment["text"] speaker = segment["speaker"] for word in agent_keywords: if word in text: speaker_keyword_count[speaker] = speaker_keyword_count.get(speaker, 0) + 1 # 为关键词出现最多的加分 if speaker_keyword_count: max_count = max(speaker_keyword_count.values()) for speaker, count in speaker_keyword_count.items(): if count == max_count: candidates.setdefault(speaker, {"score": 0, "segments": []}) candidates[speaker]["score"] += 1 # 选择得分最高的作为客服 if candidates: best_speaker = max(candidates.items(), key=lambda x: x[1]["score"])[0] return best_speaker # 默认选择第一个说话人 return segments[0]["speaker"] if segments else None def associate_speaker_text(self, segments, full_text_chunks): """基于时间重叠度的说话人-文本关联""" for segment in segments: segment_text = "" segment_start = segment["start"] segment_end = segment["end"] for word_info in full_text_chunks: if "global_start" not in word_info: continue word_start = word_info["global_start"] word_end = word_info["global_end"] # 计算重叠度 overlap_start = max(segment_start, word_start) overlap_end = min(segment_end, word_end) overlap = max(0, overlap_end - overlap_start) # 计算重叠比例 word_duration = word_end - word_start segment_duration = segment_end - segment_start if overlap > 0: # 如果重叠超过50%或单词完全在片段内 if (overlap / word_duration > 0.5) or (overlap / segment_duration > 0.5): segment_text += word_info["text"] + " " segment["text"] = segment_text.strip() def analyze_audio(self, audio_path): """完整分析单个音频文件 - 优化版本""" try: # 步骤1: 转换音频并分块（使用临时目录） chunks, duration, temp_dir, full_audio = self.convert_audio(audio_path) if not chunks or not temp_dir: raise Exception("音频转换失败或未生成分块") try: # 步骤2: 说话人分离 segments = self.diarize_speakers(audio_path) # 步骤3: 批量语音识别 chunk_paths = [chunk["path"] for chunk in chunks] transcribed_data = self.transcribe_audio_batch(chunk_paths) # 步骤4: 处理识别结果 full_text_chunks = [] for idx, (text, chunk_data) in enumerate(transcribed_data): chunk = chunks[idx] # 调整时间戳为全局时间 for word_info in chunk_data: if "timestamp" in word_info: start, end = word_info["timestamp"] word_info["global_start"] = chunk["start_time"] + start word_info["global_end"] = chunk["start_time"] + end else: word_info["global_start"] = chunk["start_time"] word_info["global_end"] = chunk["end_time"] full_text_chunks.extend(chunk_data) # 步骤5: 基于时间重叠度关联说话人和文本 self.associate_speaker_text(segments, full_text_chunks) # 步骤6: 智能识别客服身份 agent_id = self.identify_agent(segments, full_text_chunks) # 步骤7: 提取客服和客户文本 agent_text = "" customer_text = "" opening_found = False closing_found = False forbidden_found = False agent_weights = [] # 单独收集客服权重 customer_weights = [] # 单独收集客户权重 negative_context = False # 用于情感分析上下文权重 # 收集上下文信息用于情感权重 for i, segment in enumerate(segments): if segment["speaker"] == agent_id: agent_text += segment["text"] + " " agent_weights.append(1.2 if negative_context else 1.0) # 客服在消极上下文后权重更高 else: customer_text += segment["text"] + " " customer_weights.append(1.0) # 客户权重不变 # 检测消极情绪上下文 if "生气" in segment["text"] or "愤怒" in segment["text"] or "失望" in segment["text"]: negative_context = True elif "解决" in segment["text"] or "满意" in segment["text"]: negative_context = False # 使用高级关键词匹配 if not opening_found and self.match_keywords(segment["text"], "opening"): opening_found = True if not closing_found and self.match_keywords(segment["text"], "closing"): closing_found = True if not forbidden_found and self.match_keywords(segment["text"], "forbidden"): forbidden_found = True # 步骤8: 批量情感分析 - 应用平均权重 agent_avg_weight = np.mean(agent_weights) if agent_weights else 1.0 customer_avg_weight = np.mean(customer_weights) if customer_weights else 1.0 sentiment_results = self.analyze_sentiment_batch( [agent_text, customer_text], context_weights=[agent_avg_weight, customer_avg_weight] ) if sentiment_results: agent_sentiment = sentiment_results[0]["sentiment"] agent_emotion = sentiment_results[0]["emotion"] customer_sentiment = sentiment_results[1]["sentiment"] customer_emotion = sentiment_results[1]["emotion"] else: agent_sentiment = "未知" agent_emotion = "无" customer_sentiment = "未知" customer_emotion = "无" # 问题解决率分析 solution_found = self.match_keywords(agent_text, "solution") # 语速分析 agent_words = len(agent_text.split()) agent_duration = sum([s["end"] - s["start"] for s in segments if s["speaker"] == agent_id]) agent_speed = agent_words / (agent_duration / 60) if agent_duration > 0 else 0 # 词/分钟 # 音量分析（仅针对客服部分） try: # 提取客服音频片段 agent_segments = [s for s in segments if s["speaker"] == agent_id] # 如果没有客服片段，跳过分析 if not agent_segments: avg_volume = 0 volume_stability = 0 else: # 创建客服音频 agent_audio = AudioSegment.empty() for seg in agent_segments: start_ms = int(seg["start"] * 1000) end_ms = int(seg["end"] * 1000) agent_audio += full_audio[start_ms:end_ms] # 将客服音频导出为临时文件 with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as tmpfile: tmp_path = tmpfile.name agent_audio.export(tmp_path, format="wav") # 分析客服音频 y, sr = librosa.load(tmp_path, sr=MODEL_CONFIG["sample_rate"]) os.unlink(tmp_path) # 删除临时文件 rms = librosa.feature.rms(y=y) avg_volume = np.mean(rms) volume_stability = np.std(rms) / avg_volume if avg_volume > 0 else 0 except Exception as e: print(f"客服音量分析失败: {str(e)}") avg_volume = 0 volume_stability = 0 # 构建结果 result = { "file_name": os.path.basename(audio_path), "duration": round(duration, 2), "opening_check": "是" if opening_found else "否", "closing_check": "是" if closing_found else "否", "forbidden_check": "是" if forbidden_found else "否", "agent_sentiment": agent_sentiment, "agent_emotion": agent_emotion, "customer_sentiment": customer_sentiment, "customer_emotion": customer_emotion, "agent_speed": round(agent_speed, 1), "volume_level": round(avg_volume, 4), "volume_stability": round(volume_stability, 2), "solution_rate": "是" if solution_found else "否", "agent_text": agent_text[:500] + "..." if len(agent_text) > 500 else agent_text, "customer_text": customer_text[:500] + "..." if len(customer_text) > 500 else customer_text } return result finally: # 自动清理临时目录 try: temp_dir.cleanup() except Exception as e: print(f"清理临时目录失败: {str(e)}") except Exception as e: error_msg = f"分析文件 {os.path.basename(audio_path)} 时出错: {str(e)}" raise Exception(error_msg) from e class AnalysisThread(QThread): """分析线程 - 并行优化版本""" progress = pyqtSignal(int, str) result_ready = pyqtSignal(dict) finished_all = pyqtSignal() error_occurred = pyqtSignal(str, str) def __init__(self, audio_files, keywords_file, output_dir, models): super().__init__() self.audio_files = audio_files self.keywords_file = keywords_file self.output_dir = output_dir self.stop_requested = False self.analyzer = AudioAnalyzer(models) self.completed_count = 0 self.executor = None # 用于线程池引用 def run(self): try: total = len(self.audio_files) # 加载关键词 if self.keywords_file: success, msg = self.analyzer.load_keywords(self.keywords_file) if not success: self.error_occurred.emit("关键词加载", msg) results = [] errors = [] # 使用线程池进行并行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=MODEL_CONFIG["max_workers"]) as executor: self.executor = executor # 保存引用用于停止操作 # 提交所有任务 future_to_file = { executor.submit(self.analyzer.analyze_audio, audio_file): audio_file for audio_file in self.audio_files } # 处理完成的任务 for future in as_completed(future_to_file): if self.stop_requested: break audio_file = future_to_file[future] try: result = future.result() if result: results.append(result) self.result_ready.emit(result) except Exception as e: error_msg = str(e) errors.append({ "file": audio_file, "error": error_msg }) self.error_occurred.emit(os.path.basename(audio_file), error_msg) # 更新进度 self.completed_count += 1 progress = int(self.completed_count / total * 100) self.progress.emit( progress, f"已完成 {self.completed_count}/{total} ({progress}%)" ) # 生成报告 if results: self.generate_reports(results, errors) self.finished_all.emit() except Exception as e: self.error_occurred.emit("全局错误", str(e)) def stop(self): """停止分析 - 强制终止线程池任务""" self.stop_requested = True # 强制终止线程池中的任务 if self.executor: # 先尝试优雅关闭 self.executor.shutdown(wait=False) # 强制取消所有未完成的任务 for future in self.executor._futures: if not future.done(): future.cancel() def generate_reports(self, results, errors): """生成Excel和Word报告 - 优化版本""" try: # 生成Excel报告 df = pd.DataFrame(results) excel_path = os.path.join(self.output_dir, "质检分析报告.xlsx") # 创建Excel写入器 with pd.ExcelWriter(excel_path, engine='xlsxwriter') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='详细结果', index=False) # 添加统计摘要 stats_data = { "指标": ["分析文件总数", "成功分析文件数", "分析失败文件数", "开场白合格率", "结束语合格率", "禁语出现率", "客服积极情绪占比", "客户消极情绪占比", "问题解决率"], "数值": [ len(results) + len(errors), len(results), len(errors), f"{df['opening_check'].value_counts(normalize=True).get('是', 0) * 100:.1f}%", f"{df['closing_check'].value_counts(normalize=True).get('是', 0) * 100:.1f}%", f"{df['forbidden_check'].value_counts(normalize=True).get('是', 0) * 100:.1f}%", f"{df[df['agent_sentiment'] == '积极'].shape[0] / len(df) * 100:.1f}%", f"{df[df['customer_sentiment'] == '消极'].shape[0] / len(df) * 100:.1f}%", f"{df['solution_rate'].value_counts(normalize=True).get('是', 0) * 100:.1f}%" ] } stats_df = pd.DataFrame(stats_data) stats_df.to_excel(writer, sheet_name='统计摘要', index=False) # 生成Word报告 doc = Document() doc.add_heading('外呼电话质检分析汇总报告', 0) # 添加统计信息 doc.add_heading('整体统计', level=1) stats = [ f"分析文件总数: {len(results) + len(errors)}", f"成功分析文件数: {len(results)}", f"分析失败文件数: {len(errors)}", f"开场白合格率: {stats_data['数值'][3]}", f"结束语合格率: {stats_data['数值'][4]}", f"禁语出现率: {stats_data['数值'][5]}", f"客服积极情绪占比: {stats_data['数值'][6]}", f"客户消极情绪占比: {stats_data['数值'][7]}", f"问题解决率: {stats_data['数值'][8]}" ] for stat in stats: doc.add_paragraph(stat) # 添加图表 self.add_charts(doc, df) # 添加错误列表 if errors: doc.add_heading('分析失败文件', level=1) table = doc.add_table(rows=1, cols=2) hdr_cells = table.rows[0].cells hdr_cells[0].text = '文件' hdr_cells[1].text = '错误原因' for error in errors: row_cells = table.add_row().cells row_cells[0].text = os.path.basename(error['file']) row_cells[1].text = error['error'] word_path = os.path.join(self.output_dir, "可视化分析报告.docx") doc.save(word_path) return True, f"报告已保存到: {self.output_dir}" except Exception as e: return False, f"生成报告失败: {str(e)}" def add_charts(self, doc, df): """在Word文档中添加图表 - 显式释放内存""" try: # 客服情感分布 fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(6, 4)) sentiment_counts = df['agent_sentiment'].value_counts() sentiment_counts.plot(kind='bar', ax=ax1, color=['green', 'red', 'blue', 'darkred', 'darkgreen']) ax1.set_title('客服情感分布') ax1.set_xlabel('情感类型') ax1.set_ylabel('数量') fig1.tight_layout() fig1.savefig('agent_sentiment.png') doc.add_picture('agent_sentiment.png', width=Inches(5)) os.remove('agent_sentiment.png') plt.close(fig1) # 显式关闭图表释放内存 # 客户情感分布 fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4)) df['customer_sentiment'].value_counts().plot(kind='bar', ax=ax2, color=['green', 'red', 'blue', 'darkred', 'darkgreen']) ax2.set_title('客户情感分布') ax2.set_xlabel('情感类型') ax2.set_ylabel('数量') fig2.tight_layout() fig2.savefig('customer_sentiment.png') doc.add_picture('customer_sentiment.png', width=Inches(5)) os.remove('customer_sentiment.png') plt.close(fig2) # 显式关闭图表释放内存 # 合规性检查 fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(6, 4)) compliance = df[['opening_check', 'closing_check', 'forbidden_check']].apply( lambda x: x.value_counts().get('是', 0)) compliance.plot(kind='bar', ax=ax3, color=['blue', 'green', 'red']) ax3.set_title('合规性检查') ax3.set_xlabel('检查项') ax3.set_ylabel('合格数量') fig3.tight_layout() fig3.savefig('compliance.png') doc.add_picture('compliance.png', width=Inches(5)) os.remove('compliance.png') plt.close(fig3) # 显式关闭图表释放内存 except Exception as e: print(f"生成图表失败: {str(e)}") # 确保异常情况下也关闭所有图表 if 'fig1' in locals(): plt.close(fig1) if 'fig2' in locals(): plt.close(fig2) if 'fig3' in locals(): plt.close(fig3) class MainWindow(QMainWindow): """主界面 - 优化版本""" def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("外呼电话录音质检分析系统") self.setGeometry(100, 100, 1000, 800) # 初始化变量 self.audio_files = [] self.keywords_file = "" self.output_dir = os.getcwd() self.analysis_thread = None self.model_loader = None self.models = {} self.models_loaded = False # 初始化为False # 设置全局字体 app_font = QFont("Microsoft YaHei", 10) QApplication.setFont(app_font) # 创建主布局 main_widget = QWidget() main_layout = QVBoxLayout() main_layout.setSpacing(10) main_layout.setContentsMargins(15, 15, 15, 15) # 状态栏 self.status_label = QLabel("准备就绪") self.status_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.status_label.setStyleSheet("background-color: #f0f0f0; padding: 5px; border-radius: 5px;") # 文件选择区域 file_group = QGroupBox("文件选择") file_layout = QVBoxLayout() file_layout.setSpacing(10) # 音频选择 audio_layout = QHBoxLayout() self.audio_label = QLabel("音频文件/文件夹:") self.audio_path_edit = QLineEdit() self.audio_path_edit.setReadOnly(True) self.audio_path_edit.setPlaceholderText("请选择音频文件或文件夹") self.audio_browse_btn = QPushButton("浏览...") self.audio_browse_btn.setFixedWidth(80) self.audio_browse_btn.clicked.connect(self.browse_audio) audio_layout.addWidget(self.audio_label) audio_layout.addWidget(self.audio_path_edit, 1) audio_layout.addWidget(self.audio_browse_btn) # 关键词选择 keyword_layout = QHBoxLayout() self.keyword_label = QLabel("关键词文件:") self.keyword_path_edit = QLineEdit() self.keyword_path_edit.setReadOnly(True) self.keyword_path_edit.setPlaceholderText("可选：选择关键词Excel文件") self.keyword_browse_btn = QPushButton("浏览...") self.keyword_browse_btn.setFixedWidth(80) self.keyword_browse_btn.clicked.connect(self.browse_keywords) keyword_layout.addWidget(self.keyword_label) keyword_layout.addWidget(self.keyword_path_edit, 1) keyword_layout.addWidget(self.keyword_browse_btn) # 输出目录 output_layout = QHBoxLayout() self.output_label = QLabel("输出目录:") self.output_path_edit = QLineEdit(os.getcwd()) self.output_path_edit.setReadOnly(True) self.output_browse_btn = QPushButton("浏览...") self.output_browse_btn.setFixedWidth(80) self.output_browse_btn.clicked.connect(self.browse_output) output_layout.addWidget(self.output_label) output_layout.addWidget(self.output_path_edit, 1) output_layout.addWidget(self.output_browse_btn) file_layout.addLayout(audio_layout) file_layout.addLayout(keyword_layout) file_layout.addLayout(output_layout) file_group.setLayout(file_layout) # 控制按钮区域 control_layout = QHBoxLayout() control_layout.setSpacing(15) self.start_btn = QPushButton("开始分析") self.start_btn.setFixedHeight(40) self.start_btn.setStyleSheet("background-color: #4CAF50; color: white; font-weight: bold;") self.start_btn.clicked.connect(self.start_analysis) self.stop_btn = QPushButton("停止分析") self.stop_btn.setFixedHeight(40) self.stop_btn.setStyleSheet("background-color: #f44336; color: white; font-weight: bold;") self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_analysis) self.stop_btn.setEnabled(False) self.clear_btn = QPushButton("清空") self.clear_btn.setFixedHeight(40) self.clear_btn.setStyleSheet("background-color: #2196F3; color: white; font-weight: bold;") self.clear_btn.clicked.connect(self.clear_all) # 添加模型重试按钮 self.retry_btn = QPushButton("重试加载模型") self.retry_btn.setFixedHeight(40) self.retry_btn.setStyleSheet("background-color: #FF9800; color: white; font-weight: bold;") self.retry_btn.clicked.connect(self.retry_load_models) self.retry_btn.setVisible(False) # 初始隐藏 control_layout.addWidget(self.start_btn) control_layout.addWidget(self.stop_btn) control_layout.addWidget(self.clear_btn) control_layout.addWidget(self.retry_btn) # 进度条 self.progress_bar = QProgressBar() self.progress_bar.setRange(0, 100) self.progress_bar.setTextVisible(True) self.progress_bar.setStyleSheet("QProgressBar {border: 1px solid grey; border-radius: 5px; text-align: center;}" "QProgressBar::chunk {background-color: #4CAF50; width: 10px;}") # 结果展示区域 result_group = QGroupBox("分析结果") result_layout = QVBoxLayout() result_layout.setSpacing(10) # 结果标签 result_header = QHBoxLayout() self.result_label = QLabel("分析结果:") self.result_count_label = QLabel("0/0") self.result_count_label.setAlignment(Qt.AlignRight) result_header.addWidget(self.result_label) result_header.addWidget(self.result_count_label) self.result_text = QTextEdit() self.result_text.setReadOnly(True) self.result_text.setStyleSheet("font-family: Consolas, 'Microsoft YaHei';") # 错误列表 error_header = QHBoxLayout() self.error_label = QLabel("错误信息:") self.error_count_label = QLabel("0") self.error_count_label.setAlignment(Qt.AlignRight) error_header.addWidget(self.error_label) error_header.addWidget(self.error_count_label) self.error_list = QListWidget() self.error_list.setFixedHeight(120) self.error_list.setStyleSheet("color: #d32f2f;") result_layout.addLayout(result_header) result_layout.addWidget(self.result_text) result_layout.addLayout(error_header) result_layout.addWidget(self.error_list) result_group.setLayout(result_layout) # 添加到主布局 main_layout.addWidget(file_group) main_layout.addLayout(control_layout) main_layout.addWidget(self.progress_bar) main_layout.addWidget(self.status_label) main_layout.addWidget(result_group) main_widget.setLayout(main_layout) self.setCentralWidget(main_widget) # 启动模型加载 self.load_models() def load_models(self): """后台加载模型""" self.status_label.setText("正在加载AI模型，请稍候...") self.start_btn.setEnabled(False) self.retry_btn.setVisible(False) # 隐藏重试按钮 self.model_loader = ModelLoader() self.model_loader.progress.connect(self.update_model_loading_status) self.model_loader.finished.connect(self.handle_model_loading_finished) self.model_loader.start() def retry_load_models(self): """重试加载模型""" self.retry_btn.setVisible(False) self.load_models() def update_model_loading_status(self, message): """更新模型加载状态""" self.status_label.setText(message) def handle_model_loading_finished(self, success, message): """处理模型加载完成""" if success: self.models = self.model_loader.models self.models_loaded = True self.status_label.setText(message) self.start_btn.setEnabled(True) self.retry_btn.setVisible(False) else: self.status_label.setText(message) self.start_btn.setEnabled(False) self.retry_btn.setVisible(True) # 显示重试按钮 QMessageBox.critical(self, "模型加载失败", f"{message}\n\n点击'重试加载模型'按钮尝试重新加载") def browse_audio(self): """选择音频文件或文件夹""" options = QFileDialog.Options() files, _ = QFileDialog.getOpenFileNames( self, "选择音频文件", "", "音频文件 (*.mp3 *.wav *.amr *.flac *.m4a);;所有文件 (*)", options=options ) if files: self.audio_files = files self.audio_path_edit.setText(f"已选择 {len(files)} 个文件") self.result_count_label.setText(f"0/{len(files)}") def browse_keywords(self): """选择关键词文件""" options = QFileDialog.Options() file, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择关键词文件", "", "Excel文件 (*.xlsx);;所有文件 (*)", options=options ) if file: self.keywords_file = file self.keyword_path_edit.setText(os.path.basename(file)) def browse_output(self): """选择输出目录""" options = QFileDialog.Options() directory = QFileDialog.getExistingDirectory( self, "选择输出目录", options=options ) if directory: self.output_dir = directory self.output_path_edit.setText(directory) def start_analysis(self): """开始分析""" if not self.audio_files: self.show_message("错误", "请先选择音频文件!") return if not self.models_loaded: self.show_message("错误", "AI模型尚未加载完成!") return # 检查输出目录 if not os.path.exists(self.output_dir): try: os.makedirs(self.output_dir) except Exception as e: self.show_message("错误", f"无法创建输出目录: {str(e)}") return # 更新UI状态 self.start_btn.setEnabled(False) self.stop_btn.setEnabled(True) self.result_text.clear() self.error_list.clear() self.error_count_label.setText("0") self.result_text.append("开始分析音频文件...") self.progress_bar.setValue(0) # 创建并启动分析线程 self.analysis_thread = AnalysisThread( self.audio_files, self.keywords_file, self.output_dir, self.models ) # 连接信号 self.analysis_thread.progress.connect(self.update_progress) self.analysis_thread.result_ready.connect(self.handle_result) self.analysis_thread.finished_all.connect(self.analysis_finished) self.analysis_thread.error_occurred.connect(self.handle_error) self.analysis_thread.start() def stop_analysis(self): """停止分析""" if self.analysis_thread and self.analysis_thread.isRunning(): self.analysis_thread.stop() self.analysis_thread.wait() self.result_text.append("分析已停止") self.status_label.setText("分析已停止") self.start_btn.setEnabled(True) self.stop_btn.setEnabled(False) def clear_all(self): """清空所有内容""" self.audio_files = [] self.keywords_file = "" self.audio_path_edit.clear() self.keyword_path_edit.clear() self.result_text.clear() self.error_list.clear() self.progress_bar.setValue(0) self.status_label.setText("准备就绪") self.result_count_label.setText("0/0") self.error_count_label.setText("0") def update_progress(self, value, message): """更新进度""" self.progress_bar.setValue(value) self.status_label.setText(message) # 更新结果计数 if "已完成" in message: parts = message.split() if len(parts) >= 2: self.result_count_label.setText(parts[1]) def handle_result(self, result): """处理单个结果""" summary = f""" 文件: {result['file_name']} 时长: {result['duration']}秒 ---------------------------------------- 开场白: {result['opening_check']} | 结束语: {result['closing_check']} | 禁语: {result['forbidden_check']} 客服情感: {result['agent_sentiment']} ({result['agent_emotion']}) | 语速: {result['agent_speed']}词/分 客户情感: {result['customer_sentiment']} ({result['customer_emotion']}) 问题解决: {result['solution_rate']} 客服音量水平: {result['volume_level']} | 稳定性: {result['volume_stability']} ---------------------------------------- """ self.result_text.append(summary) def handle_error(self, file_name, error): """处理错误""" self.error_list.addItem(f"{file_name}: {error}") self.error_count_label.setText(str(self.error_list.count())) def analysis_finished(self): """分析完成""" self.start_btn.setEnabled(True) self.stop_btn.setEnabled(False) self.status_label.setText(f"分析完成! 报告已保存到: {self.output_dir}") self.result_text.append("分析完成!") # 显示完成消息 self.show_message("完成", f"分析完成! 报告已保存到: {self.output_dir}") def show_message(self, title, message): """显示消息对话框""" msg = QMessageBox(self) msg.setWindowTitle(title) msg.setText(message) msg.setStandardButtons(QMessageBox.Ok) msg.exec_() if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) # 检查GPU可用性 if MODEL_CONFIG["device"] == "cuda": try: gpu_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024 ** 3) print(f"GPU内存: {gpu_mem:.2f}GB") # 根据GPU内存调整并行度 if gpu_mem < 4: # 确保有足够内存 MODEL_CONFIG["device"] = "cpu" MODEL_CONFIG["max_workers"] = 4 print("GPU内存不足，切换到CPU模式") elif gpu_mem < 8: MODEL_CONFIG["max_workers"] = 2 else: MODEL_CONFIG["max_workers"] = 4 except: MODEL_CONFIG["device"] = "cpu" MODEL_CONFIG["max_workers"] = 4 print("无法获取GPU信息，切换到CPU模式") window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())
<think>我们正在评估一个大型的Python代码文件，该代码实现了一个外呼电话录音质检分析系统。代码中使用了多个深度学习模型进行语音识别、说话人分离和情感分析，并使用PyQt5构建了图形用户界面。由于代码量很大，我们将分部分进行评估，重点放在潜在问题、性能优化和代码健壮性上。
评估步骤：
1. 检查导入和依赖：确保所有导入的库都已正确安装，并且版本兼容。
2. 全局配置：检查配置参数是否合理，特别是与硬件资源相关的设置。
3. 模型加载：检查模型加载过程是否高效，是否考虑了内存和显存限制。
4. 音频处理：检查音频转换、分块和说话人分离的流程是否合理，错误处理是否到位。
5. 语音识别和情感分析：检查批量处理逻辑，以及是否充分利用了硬件加速。
6. 关键词匹配：检查关键词和同义词的处理是否高效。
7. 多线程和并行处理：检查线程池的使用，避免资源竞争和死锁。
8. 报告生成：检查Excel和Word报告的生成是否高效，图表生成后是否清理了临时文件。
9. 用户界面：检查UI组件的布局和信号槽连接，确保交互流畅。
10. 错误处理：检查代码中是否对可能出现的异常进行了捕获和处理。
我们将按照上述步骤逐一评估代码，并指出潜在问题，提出改进建议。
注意：由于代码很长，我们只评估关键部分。
开始评估：
1. 导入和依赖
代码中使用了多个第三方库，包括：
- PyQt5：用于GUI
- transformers, pyannote.audio：用于语音识别和说话人分离
- librosa：用于音频分析
- jieba：用于中文分词
- pydub：用于音频处理
- pandas, numpy：用于数据处理
- torch：深度学习框架
- docx：生成Word文档
- matplotlib：生成图表
需要确保这些库都已安装，并且版本兼容。例如，pyannote.audio 2.1-base 可能需要特定的依赖版本。
2. 全局配置
MODEL_CONFIG 中设置了模型名称、分块大小、采样率、设备（自动选择GPU或CPU）、最大工作线程数（根据设备调整）和批处理大小。
- 在GPU模式下，最大工作线程数设置为2（可能是为了避免显存溢出），CPU模式下为4。
- 分块大小固定为10秒，采样率为16000Hz，这些都是合理的。
3. 模型加载（ModelLoader类）
- 使用单独的线程加载模型，避免阻塞UI。
- 加载了三个模型：语音识别（Whisper）、说话人分离（pyannote）、情感分析（Erlangshen-Roberta）。
- 语音识别模型指定了语言为中文，可以减少推理时间。
- 说话人分离模型使用了更轻量的版本（2.1-base）。
- 情感分析模型使用了半精度（float16）以节省显存。
潜在问题：
- 模型加载过程中如果失败，会触发错误信号，但代码中未处理授权问题（pyannote需要token）。
- 没有提供模型加载进度条（只有文本进度）。
4. 音频分析（AudioAnalyzer类）
- convert_audio方法：将音频转换为16kHz单声道WAV，并分块保存到临时目录。如果已经是符合要求的WAV，则跳过转换，直接分块。
- 使用了临时目录管理分块文件，并在分析完成后自动清理（通过try-finally确保）。
- diarize_speakers方法：进行说话人分离，并合并连续的同一说话人片段（间隔小于1秒）。
- transcribe_audio_batch方法：批量语音识别，使用Whisper模型，设置chunk_length_s和stride_length_s。
- analyze_sentiment_batch方法：批量情感分析，支持上下文权重（用于调整情感分析的上下文影响）。
- match_keywords方法：使用jieba分词和同义词表进行关键词匹配。
优化点：
- 在说话人分离后，使用基于时间重叠度的关联方法将文本片段分配给说话人，这种方法可能不够精确，特别是在说话人重叠的情况下。可以考虑使用pyannote提供的对齐功能。
潜在问题：
- 在音量分析部分，提取客服音频片段时，如果音频很长，可能会占用大量内存。这里已经使用临时文件，但要注意临时文件删除（使用完后立即删除）。
5. 多线程处理（AnalysisThread类）
- 使用ThreadPoolExecutor并行处理多个音频文件。
- 可以停止分析（通过设置stop_requested标志和关闭线程池）。
- 生成报告（Excel和Word）在分析完成后进行。
潜在问题：
- 在停止分析时，调用executor.shutdown(wait=False)然后取消所有future，但可能无法立即停止正在执行的任务。
- 生成报告时，如果文件很多，可能会耗时较长，可以考虑在单独的线程中进行。
6. 用户界面（MainWindow类）
- 布局清晰，有文件选择、控制按钮、进度条、结果显示和错误列表。
- 模型加载在后台进行，加载完成后启用开始按钮。
- 支持重试加载模型。
潜在问题：
- 如果模型加载失败，显示重试按钮，但未提供更多错误信息（如具体原因）。
- 在分析过程中，如果用户关闭窗口，可能无法正确停止分析线程。
7. 错误处理
- 代码中多处使用了try-except捕获异常，并传递错误信息。
- 在分析线程中，每个音频文件的错误会被单独捕获并显示在错误列表中。
改进建议：
1. 模型加载：
- 对于pyannote模型，需要处理token失效的情况，提供更友好的提示。
- 可以增加进度条显示（例如分步骤加载模型）。
2. 说话人分离与语音识别：
- 可以考虑使用pyannote的Alignment功能将语音识别结果与说话人时间戳对齐，提高准确性。
3. 音量分析：
- 目前只分析了客服片段的音量，可以考虑分析整个通话的平均音量和稳定性。
4. 关键词加载：
- 当前从Excel加载关键词，如果文件格式不对，会抛出异常。可以增加更详细的错误提示。
5. 报告生成：
- 生成图表时，使用临时文件，然后删除。但要注意在异常情况下也要删除临时文件（代码中已经做了）。
6. 内存管理：
- 在分析大量文件时，注意及时释放资源（如关闭文件句柄、释放临时目录）。
- 在语音识别和情感分析中，使用批量处理，但要注意批量大小应根据可用显存调整。
7. 异常处理：
- 在主窗口的关闭事件中，应确保停止所有工作线程。
8. 其他：
- 在全局配置中，根据GPU内存调整并行度（在__main__部分已经做了），但注意在模型加载前调整可能更好。
代码整体结构清晰，功能完整，但在处理大规模数据时需要注意资源管理和错误恢复。
由于代码很长，我们无法逐行修改，但可以指出关键问题并提供修改示例。
例如，在关闭窗口时停止线程，可以在MainWindow类中添加：
```python
def closeEvent(self, event):
if self.analysis_thread and self.analysis_thread.isRunning():
self.analysis_thread.stop()
self.analysis_thread.wait()
event.accept()
```
对于说话人分离与语音识别的对齐，可以使用pyannote.core中的对齐工具，但这需要修改关联逻辑。
考虑到时间，我们只提供关键问题的修改建议。
综上所述，代码已经实现了所需功能，但在健壮性和大规模处理上还有优化空间。
下面，我们根据评估结果，提出相关问题。</think>我对这段代码进行了全面评估，发现这是一个功能完整的电话录音质检分析系统，但存在一些可以优化的地方。以下是详细的评估和改进建议：
### 主要优点
1. **架构设计合理**：模块化设计清晰，分离了模型加载、音频分析和UI组件
2. **功能全面**：实现了语音识别、说话人分离、情感分析等核心功能
3. **错误处理完善**：关键操作都有try-except块保护
4. **内存管理优化**：使用临时文件和显式资源释放
### 需要改进的关键问题
#### 1. 模型加载优化
```python
# 原始代码
self.models["asr_pipeline"] = pipeline(
"automatic-speech-recognition",
model=MODEL_CONFIG["whisper_model"],
torch_dtype=torch.float16,
device=MODEL_CONFIG["device"],
batch_size=MODEL_CONFIG["batch_size"],
language="chinese"
)
```
**问题**：
- 未处理模型加载失败时的重试机制
- 缺少加载进度反馈
**改进建议**：
```python
# 改进代码
max_retries = 3
retry_count = 0
while retry_count < max_retries:
try:
self.progress.emit(f"正在加载语音识别模型(尝试 {retry_count+1}/{max_retries})...")
self.models["asr_pipeline"] = pipeline(
"automatic-speech-recognition",
model=MODEL_CONFIG["whisper_model"],
torch_dtype=torch.float16,
device=MODEL_CONFIG["device"],
batch_size=MODEL_CONFIG["batch_size"],
language="zh" # 使用标准语言代码
)
break
except Exception as e:
retry_count += 1
if retry_count == max_retries:
raise
time.sleep(2 ** retry_count) # 指数退避
```
#### 2. 音频处理优化
```python
# 原始代码
chunk_size = MODEL_CONFIG["chunk_size"] * 1000
for i in range(0, len(audio), chunk_size):
chunk = audio[i:i + chunk_size]
```
**问题**：
- 硬编码分块大小，缺乏灵活性
- 未考虑音频边界对齐问题
**改进建议**：
```python
# 改进代码
def calculate_optimal_chunk_size(audio_length):
"""动态计算最佳分块大小"""
min_chunk = 5 * 1000 # 5秒
max_chunk = 30 * 1000 # 30秒
target_chunks = max(1, min(10, audio_length / (10 * 1000))) # 目标10个分块左右
return min(max_chunk, max(min_chunk, audio_length / target_chunks))
chunk_size = calculate_optimal_chunk_size(len(audio))
for i in range(0, len(audio), int(chunk_size)):
# 确保分块在静音边界
boundary = find_silence_boundary(audio, i, i + int(chunk_size))
chunk = audio[i:boundary]
```
#### 3. 说话人关联优化
```python
# 原始代码
if (overlap / word_duration > 0.5) or (overlap / segment_duration > 0.5):
segment_text += word_info["text"] + " "
```
**问题**：
- 简单的重叠比例阈值不够精确
- 未考虑多说话人重叠情况
**改进建议**：
```python
# 改进代码
def calculate_overlap_score(seg_start, seg_end, word_start, word_end):
"""计算更精确的重叠评分"""
overlap = max(0, min(seg_end, word_end) - max(seg_start, word_start))
total = max(seg_end, word_end) - min(seg_start, word_start)
return overlap / total if total > 0 else 0
overlap_score = calculate_overlap_score(segment_start, segment_end, word_start, word_end)
if overlap_score > 0.3: # 更宽松的阈值
segment_text += word_info["text"] + " "
# 记录置信度
segment.setdefault("confidence", []).append(overlap_score)
```
#### 4. 情感分析优化
```python
# 原始代码
sentiment_results = self.analyze_sentiment_batch(
[agent_text, customer_text],
context_weights=[agent_avg_weight, customer_avg_weight]
)
```
**问题**：
- 批量处理未考虑文本长度差异
- 上下文权重计算简单
**改进建议**：
```python
# 改进代码
def calculate_context_weight(text, position, total_segments):
"""基于位置和内容计算上下文权重"""
base_weight = 1.0
# 开头和结尾权重更高
if position < 3 or position > total_segments - 3:
base_weight *= 1.5
# 包含情感关键词的权重更高
emotion_keywords = ["生气", "愤怒", "满意", "解决"]
if any(kw in text for kw in emotion_keywords):
base_weight *= 1.8
return base_weight
# 为每个片段单独计算权重
agent_weights = [
calculate_context_weight(seg["text"], idx, len(segments))
for idx, seg in enumerate(segments) if seg["speaker"] == agent_id
]
customer_weights = [
calculate_context_weight(seg["text"], idx, len(segments))
for idx, seg in enumerate(segments) if seg["speaker"] != agent_id
]
```
### 其他优化建议
1. **模型缓存机制**：
```python
# 添加模型缓存
MODEL_CACHE = {}
def load_model(model_name):
if model_name in MODEL_CACHE:
return MODEL_CACHE[model_name]
# 加载模型...
MODEL_CACHE[model_name] = model
return model
```
2. **增量分析支持**：
```python
# 添加增量分析标志
class AnalysisThread(QThread):
def __init__(self, audio_files, resume=False):
self.resume = resume # 是否从上次中断处继续
def run(self):
if self.resume:
# 加载上次进度
self.load_checkpoint()
```
3. **实时预览功能**：
```python
# 在UI中添加实时预览
class MainWindow(QMainWindow):
def init_ui(self):
# ...
self.preview_btn = QPushButton("预览分析")
self.preview_btn.clicked.connect(self.preview_analysis)
def preview_analysis(self):
"""分析前10%的音频作为预览"""
preview_files = self.audio_files[:len(self.audio_files)//10]
# 启动预览分析线程...
```
### 总结评估
这段代码整体质量较高，主要优势在于：
- 模块化设计清晰
- 错误处理完善
- 资源管理良好
- 功能覆盖全面
需要改进的方面：
1. 模型加载的健壮性（添加重试机制）
2. 音频处理的适应性（动态分块大小）
3. 说话人关联的精确性（改进重叠算法）
4. 情感分析的上下文处理（更精细的权重计算）
建议添加的功能：
- 模型缓存减少加载时间
- 增量分析支持
- 实时预览功能
- 分析结果导出API
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精选Java案例开发技巧集锦
从提供的文件信息中，我们可以看出，这是一份关于Java案例开发的集合。虽然没有具体的文件名称列表内容，但根据标题和描述，我们可以推断出这是一份包含了多个Java编程案例的开发集锦。下面我将详细说明与Java案例开发相关的一些知识点。
首先，Java案例开发涉及的知识点相当广泛，它不仅包括了Java语言的基础知识，还包括了面向对象编程思想、数据结构、算法、软件工程原理、设计模式以及特定的开发工具和环境等。
### Java基础知识
- **Java语言特性**：Java是一种面向对象、解释执行、健壮性、安全性、平台无关性的高级编程语言。
- **数据类型**：Java中的数据类型包括基本数据类型（int、short、long、byte、float、double、boolean、char）和引用数据类型（类、接口、数组）。
- **控制结构**：包括if、else、switch、for、while、do-while等条件和循环控制结构。
- **数组和字符串**：Java数组的定义、初始化和多维数组的使用；字符串的创建、处理和String类的常用方法。
- **异常处理**：try、catch、finally以及throw和throws的使用，用以处理程序中的异常情况。
- **类和对象**：类的定义、对象的创建和使用，以及对象之间的交互。
- **继承和多态**：通过extends关键字实现类的继承，以及通过抽象类和接口实现多态。
### 面向对象编程
- **封装、继承、多态**：是面向对象编程（OOP）的三大特征，也是Java编程中实现代码复用和模块化的主要手段。
- **抽象类和接口**：抽象类和接口的定义和使用，以及它们在实现多态中的不同应用场景。
### Java高级特性
- **集合框架**：List、Set、Map等集合类的使用，以及迭代器和比较器的使用。
- **泛型编程**：泛型类、接口和方法的定义和使用，以及类型擦除和通配符的应用。
- **多线程和并发**：创建和管理线程的方法，synchronized和volatile关键字的使用，以及并发包中的类如Executor和ConcurrentMap的应用。
- **I/O流**：文件I/O、字节流、字符流、缓冲流、对象序列化的使用和原理。
- **网络编程**：基于Socket编程，使用java.net包下的类进行网络通信。
- **Java内存模型**：理解堆、栈、方法区等内存区域的作用以及垃圾回收机制。
### Java开发工具和环境
- **集成开发环境（IDE）**：如Eclipse、IntelliJ IDEA等，它们提供了代码编辑、编译、调试等功能。
- **构建工具**：如Maven和Gradle，它们用于项目构建、依赖管理以及自动化构建过程。
- **版本控制工具**：如Git和SVN，用于代码的版本控制和团队协作。
### 设计模式和软件工程原理
- **设计模式**：如单例、工厂、策略、观察者、装饰者等设计模式，在Java开发中如何应用这些模式来提高代码的可维护性和可扩展性。
- **软件工程原理**：包括软件开发流程、项目管理、代码审查、单元测试等。
### 实际案例开发
- **项目结构和构建**：了解如何组织Java项目文件，合理使用包和模块化结构。
- **需求分析和设计**：明确项目需求，进行系统设计，如数据库设计、系统架构设计等。
- **代码编写和实现**：根据设计编写符合要求的代码，实现系统的各个模块功能。
- **测试和维护**：进行单元测试、集成测试，确保代码质量，对项目进行维护和升级。
### 其他相关知识点
- **Java虚拟机（JVM）**：了解JVM的基本工作原理，包括类加载机制、内存管理、垃圾回收算法等。
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1. 内存基础概念
内存（Random Access Memory，RAM）是易失性存储器，这意味着一旦断电，存储在其中的数据将会丢失。内存允许计算机临时存储正在执行的程序和数据，以便CPU可以快速访问这些信息。
2. 内存类型
- 动态随机存取存储器（DRAM）：目前最常见的RAM类型，用于大多数个人电脑和服务器。
- 静态随机存取存储器（SRAM）：速度较快，通常用作CPU缓存。
- 同步动态随机存取存储器（SDRAM）：在时钟信号的同步下工作的DRAM。
- 双倍数据速率同步动态随机存取存储器（DDR SDRAM）：在时钟周期的上升沿和下降沿传输数据，大幅提升了内存的传输速率。
3. 内存组成结构
- 存储单元：由存储位构成的最小数据存储单位。
- 地址总线：用于选择内存中的存储单元。
- 数据总线：用于传输数据。
- 控制总线：用于传输控制信号。
4. 内存性能参数
- 存储容量：通常用MB（兆字节）或GB（吉字节）表示，指的是内存能够存储多少数据。
- 内存时序：指的是内存从接受到请求到开始读取数据之间的时间间隔。
- 内存频率：通常以MHz或GHz为单位，是内存传输数据的速度。
- 内存带宽：数据传输速率，通常以字节/秒为单位，直接关联到内存频率和数据位宽。
5. 内存工作原理
内存基于电容器和晶体管的工作原理，电容器存储电荷来表示1或0的状态，晶体管则用于读取或写入数据。为了保持数据不丢失，动态内存需要定期刷新。
6. 内存插槽与安装
- 计算机主板上有专用的内存插槽，常见的有DDR2、DDR3、DDR4和DDR5等不同类型。
- 安装内存时需确保兼容性，并按照正确的方向插入内存条，避免物理损坏。
7. 内存测试与优化
- 测试：可以使用如MemTest86等工具测试内存的稳定性和故障。
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8. 内存兼容性问题
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深入解析Pro Ajax与Java技术的综合应用框架
根据提供的文件信息，我们可以推断出一系列与标题《Pro Ajax and Java》相关的IT知识点。这本书是由Apress出版，关注的是Ajax和Java技术。下面我将详细介绍这些知识点。
### Ajax技术
Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种无需重新加载整个页面即可更新网页的技术。它通过在后台与服务器进行少量数据交换，实现了异步更新网页内容的目的。
1. **异步通信**：Ajax的核心是通过XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API等技术实现浏览器与服务器的异步通信。
2. **DOM操作**：利用JavaScript操作文档对象模型（DOM），能够实现页面内容的动态更新，而无需重新加载整个页面。
3. **数据交换格式**：Ajax通信中常使用的数据格式包括XML和JSON，但近年来JSON因其轻量级和易用性更受青睐。
4. **跨浏览器兼容性**：由于历史原因，实现Ajax的JavaScript代码需要考虑不同浏览器的兼容性问题。
5. **框架和库**：有许多流行的JavaScript库和框架支持Ajax开发，如jQuery、Dojo、ExtJS等，这些工具简化了Ajax的实现和数据操作。
### Java技术
Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，其在企业级应用、移动应用开发（Android）、Web应用开发等方面有着广泛应用。
1. **Java虚拟机（JVM）**：Java程序运行在Java虚拟机上，这使得Java具有良好的跨平台性。
2. **Java标准版（Java SE）**：包含了Java的核心类库和API，是Java应用开发的基础。
3. **Java企业版（Java EE）**：为企业级应用提供了额外的API和服务，如Java Servlet、JavaServer Pages（JSP）、Enterprise JavaBeans（EJB）等。
4. **面向对象编程（OOP）**：Java是一种纯粹的面向对象语言，它的语法和机制支持封装、继承和多态性。
5. **社区和生态系统**：Java拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库和框架，如Spring、Hibernate等，这些资源极大丰富了Java的应用范围。
### 结合Ajax和Java
在结合使用Ajax和Java进行开发时，我们通常会采用MVC（模型-视图-控制器）架构模式，来构建可维护和可扩展的应用程序。
1. **服务器端技术**：Java经常被用来构建服务器端应用逻辑。例如，使用Servlet来处理客户端的请求，再将数据以Ajax请求的响应形式返回给客户端。
2. **客户端技术**：客户端的JavaScript（或使用框架库如jQuery）用于发起Ajax请求，并更新页面内容。
3. **数据格式**：Java后端通常会使用JSON或XML格式与Ajax进行数据交换。
4. **安全性**：Ajax请求可能涉及敏感数据，因此需要考虑如跨站请求伪造（CSRF）等安全问题。
5. **性能优化**：合理使用Ajax可以提升用户体验，但同时也需要注意对服务器和网络的负载，以及客户端脚本的执行性能。
### 出版信息及文件信息
《Pro Ajax and Java》由Apress出版社出版，通常这种出版物会包含丰富的实例代码、开发指导、最佳实践以及相关的技术讨论。它旨在帮助开发者深化对Ajax和Java技术的理解和应用能力。
文件名“Apress.Pro.Ajax.and.Java.Frameworks.Jul.2006.HAPPY.NEW.YEAR.pdf”暗示了这份文档可能是一本专业的技术书籍。从文件名可以看出，该书还可能包含了框架使用方面的内容，并且是2006年出版的。标题中的“HAPPY.NEW.YEAR”可能仅仅是为了庆祝新年而加入的非标准部分。
总结而言，了解Ajax和Java的结合使用，不仅需要掌握两种技术的基本原理和使用方法，还要熟悉如何将它们整合到实际项目中，解决可能出现的技术挑战，从而构建功能强大且用户友好的Web应用。