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智能語音質(zhì)檢,告別抽檢,無需人工干預

原創(chuàng)

2022/03/23 17:13:59

來源:天潤融通

作者:小天

圖標 1641

本文摘要

天潤融通為企業(yè)提供完整客服呼叫中心系統(tǒng)解決方案,電話呼叫中心系統(tǒng)、在線客服系統(tǒng)、云客服、智能機器人、電話營銷系統(tǒng)等全場景產(chǎn)品,創(chuàng)立于2006年,是國內(nèi)領(lǐng)先的SaaS云呼叫中心系統(tǒng)平

一、傳統(tǒng)語音質(zhì)檢存在的問題

1、人工質(zhì)檢抽樣比覆蓋不足:集團的業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,業(yè)務(wù)量的增加,導致質(zhì)檢人員缺口增加,質(zhì)檢抽樣比度則會大大下降。

2、人工質(zhì)檢完成速度存在局限性:比如:熟練質(zhì)檢員每日可以完成40-50通電話的質(zhì)檢工作,而新質(zhì)檢員則只能完成20-30通;質(zhì)檢的滯后性。

3、人工質(zhì)檢存在人為判斷誤差:情緒波動、工作疲勞或者人情等因素的影響;對于質(zhì)檢人員,由于崗位限制更多的關(guān)注公平公正,而非對企業(yè)有價值部分需求挖掘。

4、人工質(zhì)檢結(jié)果無法歸類分析:現(xiàn)有的質(zhì)檢結(jié)果信息較單一,無法做分類匯總或者做類別交叉分析,也無法進行最根本原因分析。最終也無法形成相對比較正式規(guī)劃的數(shù)據(jù)報表。

智能語音質(zhì)檢

二、智能語音分析的實現(xiàn)

1、語音轉(zhuǎn)寫

基于非特定人的、連續(xù)自然語音的識別??舍槍头I(lǐng)域錄音、及特定業(yè)務(wù)進行優(yōu)化,實現(xiàn)通話內(nèi)容自動轉(zhuǎn)寫成文字。

將分離后的語音通過聲學模型轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的漢語音標符號,音標信息再通過超大詞匯網(wǎng)絡(luò)的語言模型識別出最終對應(yīng)的文本內(nèi)容。

根據(jù)地方口音及說法特點,通過大量語料訓練,不斷優(yōu)化聲學模型及語言模型。

結(jié)合業(yè)務(wù)知識和服務(wù)范圍,優(yōu)化關(guān)注業(yè)務(wù)的識別效果,修正語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果。

2、關(guān)鍵詞檢出

通過分析指定語音段,檢測到指定關(guān)鍵詞,并返回該關(guān)鍵詞所在整條語音中的位置。

? 流程規(guī)范檢查:對錄音中的關(guān)鍵詞順序進行分析,檢查客服人員是否按照流程規(guī)定的順序說出合理話樹,關(guān)鍵詞是否完備

? 服務(wù)忌語檢查:檢查客服人員對話中是否包含服務(wù)忌語。

3、話者分離

是指在用戶與坐席人員的語音交互錄音文件中,將“用戶”語音和“坐席人員”的語音進行分離,提供針對性分析應(yīng)用基礎(chǔ)。

4、情緒檢測

情緒檢測,能夠?qū)⒖头I(lǐng)域通話錄音中的異常情緒檢測出來,得到包含發(fā)音人情緒異常的數(shù)據(jù)列表,給出對應(yīng)的異常產(chǎn)生位置及可信度。

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