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跳出傳統(tǒng)質(zhì)檢,解讀智能語音質(zhì)檢,從關(guān)鍵詞檢索到情感識(shí)別

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  傳統(tǒng)質(zhì)檢現(xiàn)狀

  在呼叫中心行業(yè)按照產(chǎn)品化思路來理解,每通人工電話就是我們的產(chǎn)品,針對(duì)這個(gè)產(chǎn)品的質(zhì)檢檢控就是“質(zhì)檢”,它包括通話質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)解決質(zhì)量以及滿意度等等。一般企業(yè)質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)的配置比例為50:1~80:1。

  做質(zhì)檢的目的是坐席員工進(jìn)行工作質(zhì)量評(píng)定,傳統(tǒng)上都是通過抽檢比例的形式來調(diào)查坐席工作質(zhì)量。但是這樣的傳統(tǒng)質(zhì)檢不僅僅是在考驗(yàn)坐席員工、更是考驗(yàn)質(zhì)檢員工的工作態(tài)度。并且質(zhì)檢員工作非常繁重需要盡可能的覆蓋更多的坐席員工,這樣的傳統(tǒng)質(zhì)檢使得質(zhì)檢員和坐席員工都很不適。


  為什么企業(yè)需要質(zhì)檢?

  想要了解質(zhì)檢的原因,就要先明白質(zhì)檢的目的。其實(shí)質(zhì)檢的目的很簡(jiǎn)單就是要提升客戶滿意度,提供企業(yè)收入。不難想象,客戶撥打客服電話的動(dòng)機(jī):尋求解決問題的方法、反饋問題、發(fā)泄不滿閑聊。座席席接通電話的目的:解決客戶問題、解決不了幫助客戶反饋問題,但是堅(jiān)決抵制閑聊。

  我們搭建質(zhì)檢團(tuán)隊(duì),制定詳細(xì)繁雜的質(zhì)檢指標(biāo)和質(zhì)檢管理策略,但是仍然有一個(gè)主要問題沒有解決——很多數(shù)據(jù)無法進(jìn)行精細(xì)化分析。

  質(zhì)檢未來方向

  從人為質(zhì)檢向智能質(zhì)檢轉(zhuǎn)變

  通過量化指標(biāo),真正把座席人員當(dāng)作強(qiáng)大的生產(chǎn)力去培養(yǎng),允許部分的個(gè)人特色。后期允許用戶選擇坐席,而不是靠坐席等待客戶的模式去推動(dòng)生產(chǎn)服務(wù)。

  從單純質(zhì)檢向質(zhì)檢分析轉(zhuǎn)變

  傳統(tǒng)質(zhì)檢,就是需要一堆人去抽樣聽錄音質(zhì)量。錄音的作用就是被抽樣出來做質(zhì)檢使用,或者留存以后備投訴核查。這么多年錄音的作用就是被這樣使用掉的,業(yè)務(wù)不要,客服中心不愛。

  但是現(xiàn)在技術(shù)的發(fā)展可以使得我們把全量錄音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為富文本數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化為個(gè)人情緒判定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。之前我們建立的客戶畫像都是數(shù)字化的畫像,但結(jié)合錄音,我們可以把客戶畫像變成一個(gè)“帶感情的人”。


  結(jié)合事后語音轉(zhuǎn)寫和事前語音分析轉(zhuǎn)變

  我們質(zhì)檢的動(dòng)作提前,利用現(xiàn)有技術(shù)手段,比如坐席助手、語音助手、情緒監(jiān)測(cè)、可視化質(zhì)檢等手段可以盡早提醒坐席人員注意調(diào)整和休息,改善服務(wù)質(zhì)量,提升工作效果。

  隨著近十年人工智能技術(shù)的發(fā)展,語音和自然語音處理技術(shù)不斷取得突破,采用智能化的方法對(duì)電話語音中的內(nèi)容進(jìn)行深層次的分析,可以有效的節(jié)約人力成本并提高工作效率。就現(xiàn)在技術(shù)而言,語音質(zhì)檢方案主要涉及語音關(guān)鍵詞檢索、音頻對(duì)比、情感識(shí)別等核心技術(shù)。


  一、關(guān)鍵詞檢索功能

  基于語音識(shí)別技術(shù),關(guān)鍵詞檢索是將語音識(shí)別的結(jié)果構(gòu)建成一個(gè)索引數(shù)據(jù)庫(kù),然后把關(guān)鍵詞從索引數(shù)據(jù)庫(kù)中找出來。首先將語音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別處理,從里面提取索引構(gòu)建索引數(shù)據(jù)庫(kù),在進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索的時(shí)候,找到概率最高的,輸入其關(guān)鍵詞匹配結(jié)果。

  確定關(guān)鍵詞檢索網(wǎng)絡(luò)后,接下來進(jìn)行的是關(guān)鍵詞檢索。關(guān)鍵詞檢索可以基于音節(jié)信息。首先將用戶設(shè)定的關(guān)鍵詞文本解析成音節(jié)序列,再?gòu)臋z索網(wǎng)絡(luò)中找出匹配結(jié)果,相比直接對(duì)文本結(jié)果進(jìn)行檢索,這種方法的容錯(cuò)性更強(qiáng),因此,計(jì)算量更小,執(zhí)行效率更高,更適用于語音質(zhì)檢這種海量數(shù)據(jù)檢索的應(yīng)用場(chǎng)景。

  二、音頻對(duì)比

  音頻比對(duì)是指從音頻信號(hào)提取特征,通過特征進(jìn)行比對(duì)的方法進(jìn)行有害信息檢索的方法。該方法的核心在于提取的特征值需要滿足一定的要求,比如抗噪性、轉(zhuǎn)換不變性、魯棒性、快速性等特點(diǎn),主要是為了滿足同一音頻能夠在不同聲道下進(jìn)行準(zhǔn)確檢索。

  傳統(tǒng)的聲學(xué)特征已經(jīng)不能滿足音頻比對(duì)任務(wù)的需求。所以在完成最大值點(diǎn)完成建模后,需要進(jìn)行特征的構(gòu)建,而特征構(gòu)建是通過最大值點(diǎn)之間的距離來建模,例如兩個(gè)最大值點(diǎn)的距離、位置信息作為一個(gè)固定的特征來完成音頻特征信息的構(gòu)建。

  有了上述音頻特征之后,就可以對(duì)兩個(gè)不同音頻進(jìn)行檢索,最大相似度的地方就是相似點(diǎn),這種技術(shù)最適用于文本內(nèi)容無關(guān)的錄音片段的檢索。


  三、情感識(shí)別

  語音是人類交際的最重要的工具之一。人們?cè)谶M(jìn)行自然口語對(duì)話時(shí),不僅傳遞聲音,更重要的是傳遞說話人的情感狀態(tài)、態(tài)度、意圖等。根據(jù)情感模型的不同,情感語音識(shí)別主要分為離散情感識(shí)別和連續(xù)情感語音識(shí)別。

  離散情感識(shí)別是一個(gè)典型的模式分類問題,各種傳統(tǒng)的分類器均被廣泛應(yīng)用于語音情感識(shí)別系統(tǒng),例如隱馬爾科夫模型、高斯混合模型、支持向量機(jī),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。維度情感識(shí)別一般被建模為回歸預(yù)測(cè)問題。




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