極限元多通道融合的語音質(zhì)檢方案

　　極限元智能語音質(zhì)檢方案運(yùn)用語音轉(zhuǎn)寫、關(guān)鍵詞檢索、音頻比對、情感識別等核心技術(shù)，減少語音識別準(zhǔn)確率不高帶來的錄音質(zhì)檢誤差，有效提升了錄音質(zhì)檢效率，全面覆蓋人工客服與用戶的每一次對話，基于度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，智能分析人工客服對話內(nèi)容，節(jié)約大量的人工成本，同時根據(jù)各客服系統(tǒng)的工作重點(diǎn)和特點(diǎn)，進(jìn)行個性化設(shè)定與定制。

　　音頻比對是指從音頻信號提取魯棒特征，通過特征進(jìn)行比對的方法進(jìn)行有害信息檢索。

　　通過語音識別技術(shù)，在線或者離線地將海量的通話語音信息轉(zhuǎn)寫成文本，實(shí)現(xiàn)語音內(nèi)容100%全面覆蓋。

　　將通話錄音識別結(jié)果輸出音頻檢索網(wǎng)絡(luò)，指定語音關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)換成音素，在檢索網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行匹配，輸出檢索結(jié)果。

　　通過分析不同情感狀態(tài)和語音聲學(xué)參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，抽取出魯棒聲學(xué)特征參數(shù)，綜合考慮不同人對同一段語音的情感感知結(jié)果，建立語音情感識別模型，對用戶的情感狀態(tài)進(jìn)行識別。

　　話者分離：將“客服”語音和“客戶”語音進(jìn)行分離，提供針對性分析應(yīng)用基礎(chǔ)。客服的語音用來做質(zhì)檢，客戶的語音做數(shù)據(jù)信息挖掘；

　　語音識別：全面覆蓋通話語音，準(zhǔn)確識別語音內(nèi)容并轉(zhuǎn)寫成文本內(nèi)容，為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)資源；

　　關(guān)鍵詞檢索：針對海量待質(zhì)檢語音通過指定關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，實(shí)現(xiàn)低成本，高效率的質(zhì)檢目的；

　　情緒分析：通過分析通話雙方的語氣、語調(diào)等信息，識別雙方情緒是否異常，作為判別客服服務(wù)質(zhì)量的重要依據(jù)；

　　語速分析：對客服語速進(jìn)行檢測，可根據(jù)話術(shù)，設(shè)定完成時間，幫助客服，控制語速快慢，以達(dá)到令客戶舒適的應(yīng)答語速；

　　靜音分析：對坐席是否及時應(yīng)答，業(yè)務(wù)是否熟練、等待時間長短來檢測本次通話有效時長，分析客服業(yè)務(wù)熟練情況、服務(wù)態(tài)度等；

　　聲紋識別：通過分析語音中說話人個性相關(guān)特征，來自動識別說話人身份，可以針對銀行、金融行業(yè)里的VIP客戶進(jìn)行個性化服務(wù)，也可以對詐騙人員或者黑名單上的人群進(jìn)行識別；

　　全面覆蓋客服與客戶之間的通話語音，通過對客服日常工作的質(zhì)檢考評，如：基本話術(shù)中業(yè)務(wù)熟練程度，以及客戶滿意度情況的掌握，如：咨詢問題是否解決？對于結(jié)果滿意程度，是否有投訴記錄，以這些內(nèi)容作為依據(jù)，培養(yǎng)客服人員服務(wù)意識，提高服務(wù)質(zhì)量，同時幫助呼叫中心建立完善的標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)體系。

　　通過實(shí)時檢測客戶情緒、客服違規(guī)情況來實(shí)現(xiàn)潛在風(fēng)險的監(jiān)控和識別，及時進(jìn)行人工干預(yù)，規(guī)避風(fēng)險發(fā)生，降低企業(yè)運(yùn)營風(fēng)險。如：通話過程中，客戶情緒的好壞、是否出現(xiàn)投訴字眼、客服業(yè)務(wù)熟練程度等，企業(yè)都可以根據(jù)相應(yīng)的反饋?zhàn)龀鲲L(fēng)險規(guī)避。

　　智能語音質(zhì)檢通過分析客服與客戶的通話語音，能夠第一時間了解客戶滿意度以及服務(wù)中存在的問題，幫助呼叫中心優(yōu)化服務(wù)策略，實(shí)現(xiàn)服務(wù)差異化，幫助企業(yè)提高核心競爭力。

　　智能語音質(zhì)檢能夠有效存儲客服與客戶之間的語音交互數(shù)據(jù)，通過深度分析數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)市場調(diào)研、商機(jī)挖掘、輔助經(jīng)營策略優(yōu)化等工作，充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)即財富的價值升級。