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      智能語(yǔ)音質(zhì)檢,告別抽檢,無(wú)需人工干預(yù)

      原創(chuàng)

      2022/03/23 17:13:59

      來(lái)源:天潤(rùn)融通

      作者:小天

      圖標(biāo) 1817

      本文摘要

      天潤(rùn)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(jī)器人、電話營(yíng)銷系統(tǒng)等全場(chǎng)景產(chǎn)品,創(chuàng)立于2006年,是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的SaaS云呼叫中心系統(tǒng)平

      一、傳統(tǒng)語(yǔ)音質(zhì)檢存在的問題

      1、人工質(zhì)檢抽樣比覆蓋不足:集團(tuán)的業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,業(yè)務(wù)量的增加,導(dǎo)致質(zhì)檢人員缺口增加,質(zhì)檢抽樣比度則會(huì)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(dòng)、工作疲勞或者人情等因素的影響;對(duì)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(duì)企業(yè)有價(jià)值部分需求挖掘。

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

      智能語(yǔ)音質(zhì)檢

      二、智能語(yǔ)音分析的實(shí)現(xiàn)

      1、語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫

      基于非特定人的、連續(xù)自然語(yǔ)音的識(shí)別??舍槍?duì)客服領(lǐng)域錄音、及特定業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)通話內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)寫成文字。

      將分離后的語(yǔ)音通過聲學(xué)模型轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的漢語(yǔ)音標(biāo)符號(hào),音標(biāo)信息再通過超大詞匯網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言模型識(shí)別出最終對(duì)應(yīng)的文本內(nèi)容。

      根據(jù)地方口音及說(shuō)法特點(diǎn),通過大量語(yǔ)料訓(xùn)練,不斷優(yōu)化聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型。

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

      2、關(guān)鍵詞檢出

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

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

      ? 服務(wù)忌語(yǔ)檢查:檢查客服人員對(duì)話中是否包含服務(wù)忌語(yǔ)。

      3、話者分離

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

      4、情緒檢測(cè)

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

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