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跳出傳統質檢，解讀智能語音質檢，從關鍵詞檢索到情感識別

　　傳統質檢現狀

　　在呼叫中心行業按照產品化思路來理解，每通人工電話就是我們的產品，針對這個產品的質檢檢控就是“質檢”，它包括通話質量、服務質量、業務解決質量以及滿意度等等。一般企業質檢團隊的配置比例為50:1~80:1。

　　做質檢的目的是坐席員工進行工作質量評定，傳統上都是通過抽檢比例的形式來調查坐席工作質量。但是這樣的傳統質檢不僅僅是在考驗坐席員工、更是考驗質檢員工的工作態度。并且質檢員工作非常繁重需要盡可能的覆蓋更多的坐席員工，這樣的傳統質檢使得質檢員和坐席員工都很不適。

　　為什么企業需要質檢？

　　想要了解質檢的原因，就要先明白質檢的目的。其實質檢的目的很簡單就是要提升客戶滿意度，提供企業收入。不難想象，客戶撥打客服電話的動機：尋求解決問題的方法、反饋問題、發泄不滿閑聊。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，但是堅決抵制閑聊。

　　我們搭建質檢團隊，制定詳細繁雜的質檢指標和質檢管理策略，但是仍然有一個主要問題沒有解決——很多數據無法進行精細化分析。

　　質檢未來方向

　　從人為質檢向智能質檢轉變

　　通過量化指標，真正把座席人員當作強大的生產力去培養，允許部分的個人特色。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生產服務。

　　從單純質檢向質檢分析轉變

　　傳統質檢，就是需要一堆人去抽樣聽錄音質量。錄音的作用就是被抽樣出來做質檢使用，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，業務不要，客服中心不愛。

　　但是現在技術的發展可以使得我們把全量錄音數據轉化為富文本數據、轉化為個人情緒判定的結構化數據。之前我們建立的客戶畫像都是數字化的畫像，但結合錄音，我們可以把客戶畫像變成一個“帶感情的人”。

　　結合事后語音轉寫和事前語音分析轉變

　　我們質檢的動作提前，利用現有技術手段，比如坐席助手、語音助手、情緒監測、可視化質檢等手段可以盡早提醒坐席人員注意調整和休息，改善服務質量，提升工作效果。

　　隨著近十年人工智能技術的發展，語音和自然語音處理技術不斷取得突破，采用智能化的方法對電話語音中的內容進行深層次的分析，可以有效的節約人力成本并提高工作效率。就現在技術而言，語音質檢方案主要涉及語音關鍵詞檢索、音頻對比、情感識別等核心技術。

　　一、關鍵詞檢索功能

　　基于語音識別技術，關鍵詞檢索是將語音識別的結果構建成一個索引數據庫，然后把關鍵詞從索引數據庫中找出來。首先將語音數據進行識別處理，從里面提取索引構建索引數據庫，在進行關鍵詞檢索的時候，找到概率最高的，輸入其關鍵詞匹配結果。

　　確定關鍵詞檢索網絡后，接下來進行的是關鍵詞檢索。關鍵詞檢索可以基于音節信息。首先將用戶設定的關鍵詞文本解析成音節序列，再從檢索網絡中找出匹配結果，相比直接對文本結果進行檢索，這種方法的容錯性更強，因此，計算量更小，執行效率更高，更適用于語音質檢這種海量數據檢索的應用場景。

　　二、音頻對比

　　音頻比對是指從音頻信號提取特征，通過特征進行比對的方法進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、轉換不變性、魯棒性、快速性等特點，主要是為了滿足同一音頻能夠在不同聲道下進行準確檢索。

　　傳統的聲學特征已經不能滿足音頻比對任務的需求。所以在完成最大值點完成建模后，需要進行特征的構建，而特征構建是通過最大值點之間的距離來建模，例如兩個最大值點的距離、位置信息作為一個固定的特征來完成音頻特征信息的構建。

　　有了上述音頻特征之后，就可以對兩個不同音頻進行檢索，最大相似度的地方就是相似點，這種技術最適用于文本內容無關的錄音片段的檢索。

　　三、情感識別

　　語音是人類交際的最重要的工具之一。人們在進行自然口語對話時，不僅傳遞聲音，更重要的是傳遞說話人的情感狀態、態度、意圖等。根據情感模型的不同，情感語音識別主要分為離散情感識別和連續情感語音識別。

　　離散情感識別是一個典型的模式分類問題，各種傳統的分類器均被廣泛應用于語音情感識別系統，例如隱馬爾科夫模型、高斯混合模型、支持向量機，人工神經網絡等。維度情感識別一般被建模為回歸預測問題。

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