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呼叫中心智能語音質檢是基于語音分析技術，為提升客戶滿意度、把握客戶需求、發現服務質量問題，對錄音數據進行分析，同時對客服人員工作的考評。一、傳統質檢存在的問題傳統的質檢為人工抽樣檢查評分，出現企業呼叫中心數據大量堆積，質檢人員配備有限，而導致的質檢工作任務繁重的狀況。并且客服溝通情況多種多樣，有大量的服務數據是需要反復的判定。所以質檢量并非是紙面上能夠計算出來的。質檢人員不但要聽大量的錄音、查看聊天記錄，工作內容枯燥乏味，而且對于工作結果匯報也是左右為難，如果質檢檢查不出問題、老板不滿意、認為呼叫中心質檢體系沒價值；如果檢查出問題、客服人員又會有情緒，認為質檢評分不公平。二、呼叫中心的智能語音質檢對于普通的語音轉文本來說，是一件很普遍大眾的事。但由于外界干擾因素很多，如嘈雜的環境、錄音不清晰等，則會降低質檢的準確度。人工智能的優勢便是對這些文本進行解析，分別從客服員及顧客的話語中進行斷句、關鍵詞識別、觀點提取等工作，但很難判斷客戶的難易度。基于這些問題，呼叫中心改革了兩大技術，以降低誤差。 1、音頻對比 音頻對比是指從音頻信號中提取特征，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，同時也可通過音頻的高低來判斷客服人員的情緒。 2、情感識別 通過分析不同情感狀態和語音聲學參數的關聯關系，綜合考慮不同人對同一段語音的情感感知結果，建立語音情感識別模型。通話期間情緒的變化幅度完全能作為客服效果的有效評判工具。若客戶在剛打通電話時表現出來的是對產品的極度不滿意，則其被識別出來的情緒大體上應是憤怒或失望。倘若通過客服人員的解釋說明，讓對方解開了誤會或達成了共識，則其最終的情緒會改變成樂觀甚至是愉快。 總結： 總體來說，呼叫中心的智能語音質檢的價值在于提高之間效率、讓客服溝通智能化、提高客戶滿意度、完善客戶服務。

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呼叫中心的智能語音質檢