CN103701999A - 呼叫中心语音通话的监控方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种呼叫中心语音通话的监控方法与系统。该方法包括：在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集语音通话的语音数据包；识别语音数据包中的客服语音数据包；分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的客服声纹曲线；对比客服声纹曲线与客服人员的声纹历史基线；响应于客服声纹曲线相对于声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。通过本发明提供的方案，能够在语音通话正在进行的过程中，对客服人员的服务质量进行全面、高效地实时监控。

Description

呼叫中心语音通话的监控方法与系统

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种呼叫中心语音通话的监控方法与系统。

背景技术

近年来，随着通信技术的发展，越来越多的大型企业通过建立呼叫中心系统为客户提供服务。呼叫中心系统通过客服人员或者客服人员接听企业用户来电，向企业用户提供产品咨询、售后支持、电话营销、投诉接应等服务，是企业对外提供服务的重要窗口。

为确保客服人员的服务质量、维护企业形象，企业通常会监督、检查客服人员的服务质量。一种方法是在呼叫中心配置录音质检系统，通过该系统对用户与客服人员的通话过程进行全程录音，之后，再由质检员定期随机抽取录音文件进行试听。另外一种方法是采用人工监听的方式，由质检员监听通话的全过程。

然而，对于上述质检员抽取一定比例的录音文件进行“试听”的质检方法存在较大的盲目性、覆盖面低，若抽取全部录音文件逐条试听则成本太高、效率太低，可行性差。同时，抽取录音进行“试听”的质检属于“事后”质检，客服人员与用户在通话过程中出现争执，或者客服人员使用服务禁用的情形不能被及时发现，更不能对这类情形进行即使干预，质检效果时效性差。另外，上述情况发生时，现有质检系统也没有对此类情况的出现采取任何干预处理操作，导致质检系统对提升用户服务感知的辅助价值有限。对于采用人工监听的方式来说，同样也存在成本高、效率低，可行性差的问题。

发明内容

根据本发明实施例的一个方面，所要解决的一个技术问题是：提供一种呼叫中心语音通话的监控方法与系统，以实现对呼叫中心客服人员与用户之间语音通话的全面、高效地实时监控。

本发明实施例提供的一种呼叫中心语音通话的监控方法，包括：

在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集所述语音通话的语音数据包；

根据所述语音数据包中媒体流的端口号，识别所述语音数据包中的由客服终端发出的客服语音数据包；

分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线；

对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线，所述客服人员的声纹历史基线为所述客服人员声音的音谱曲线，通过合成所述客服人员在正常工作状态下的声音特征获得；

响应于所述客服声纹曲线相对于所述声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。

本发明实施例提供的一种呼叫中心语音通话的监控系统，包括：

采集单元，用于在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集所述语音通话的语音数据包；

数据包识别单元，用于根据所述语音数据包中媒体流的端口号，识别所述语音数据包中的由客服终端发出的客服语音数据包；

声纹分析单元，用于分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线；

声纹对比单元，用于对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线，所述客服人员的声纹历史基线为所述客服人员声音的音谱曲线，通过合成所述客服人员在正常工作状态下的声音特征获得；

异常处理单元，用于响应于所述客服声纹曲线相对于所述声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。

基于本发明上述实施例提供的呼叫中心语音通话的监控方法与系统，通过在呼叫中心客服终端与用户终端之间进行语音通话的过程中，实时分析获得客服人员的客服声纹曲线，并实时对比客服声纹曲线与该客服人员的声纹历史基线，当发生突变时，执行异常处理操作，从而能够在语音通话正在进行的过程中，对客服人员的服务质量进行全面、高效地实时监控。进一步地，在发生客服声纹曲线与其声纹历史基线发生突变时，即客服人员的情绪出现大幅波动时，通过执行异常处理操作及时对异常情况进行干预，防止情况的恶化，从而促进呼叫中心客服人员服务质量的整体提升，也提升了用户服务感知。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同说明书一起用于解释本发明的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：

图1示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控方法一种实施例的流程示意图；

图2示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控方法另一种实施例的流程示意图；

图3示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控方法还一种实施例的流程示意图；

图4示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统一种实施例的结构示意图；

图5示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统另一种实施例的结构示意图；

图6示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统还一种实施例的结构示意图；

图7示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统再一种实施例的结构示意图；

图8示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统再一种实施例的结构示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

参见图1所示，该图示出本发明提供的呼叫中心语音通话的监控方法一种实施例的流程示意图。下面介绍图1中实施例提供的呼叫中心语音通话的监控方法。

在步骤101中，在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集语音通话的语音数据包。

可以通过在座席话房上联呼叫中心核心机房的出口交换机上设置语音媒体流双向数据镜像端口，获取呼叫中心客服终端与用户终端通话过程中客服人员和用户的语音通话的数据包，语音数据包可以包含双向语音媒体流，例如实时传输协议（Real-time Transport Protocol，RTP）格式的语音数据包。

根据本发明方法实施例的一个具体示例而非限制，可以根据预先设定的采集过滤策略，采集语音通话的语音数据包。示例性地，采集过滤策略可以包括在预定的时间段内采集语音数据包，以及/或者采集指定客服终端与用户使得的用户终端之间进行语音通话的语音数据包，指定客服终端由指定的客服人员使用。通过预先配置语音数据包的采集过滤策略，可以确定监控时间段以及/或者座席通话监控范围，例如可以将情绪波动较大或者曾经使用过服务禁用的客服人员推送出现在质检员监控视野内。

在步骤102中，根据语音数据包中媒体流的端口号，识别语音数据包中的由客服终端发出的客服语音数据包。示例性地，语音数据包中解析数据包的包头，可以获得根据语音数据包中媒体流的端口号，客服终端发出的客服数据包与用户终端发出的用户数据包使用不同的端口号作为源端口号与目的端口号。例如，客服数据包中源端口号为A、目的端口号为B，在用户数据包中源端口号为B、目的端口号为B，从而可以识别语音数据包中由客服终端发出的客服语音数据包。

在步骤103中，分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的客服声纹曲线。声纹信息包括韵律、节奏、速度、语调、音量等语音的特征信息，分析如频谱、倒频谱、共振峰、基音、反射系数等参数，利用声纹信息提取的语音特征合成声纹曲线。客服声纹曲线为客服人员声音的音谱曲线。对于本领域技术人员所熟知的声纹信息技术以及声纹曲线的获得具体的实现方式，这里不再详述。

在步骤104中，对比客服声纹曲线与该客服人员的声纹历史基线。客服人员的声纹历史基线为客服人员声音的音谱曲线，通过合成客服人员在正常工作状态下的声音特征获得。

根据本发明方法实施例的一个具体示例而非限制，可以通过如下方式实现步骤104中对比客服声纹曲线与客服人员的声纹历史基线的操作：获取语音数据包中包含的客服终端的标识信息。示例性地，客服终端的标识信息可以客服终端的IP地址，或者客服终端的分机号码。根据客服终端的标识信息与使用客服终端的客服人员的标识信息之间的对应关系，获得客服人员的标识信息。根据客服人员的标识信息，从声纹数据库中提取客服人员的声纹历史基线，之后，对比客服声纹曲线与提取的声纹历史基线。

另外，通过声纹数据库中存储的声纹历史基线统计数据，还可以为客服人工提供个性化情绪波动控制的建议。

在步骤105中，响应于客服声纹曲线相对于该客服人员的声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。

由于当人的情绪发生突变时，通常会出现语速加快、声音提高或变尖锐等特征，声纹信息会明显产生锐变，从声音的声纹曲线图上能够明显观察到突变，例如，声纹曲线的波峰、波谷和其他波形特征会产生明显变化。若客服声纹曲线与该客服人员的历史基线相比较，发生突变或跳跃，则该客服人员情绪出现异常。识别客服声纹曲线相对于该客服人员的声纹历史基线发生突变，示例性地，可以通过设定变化阈值，当两曲线的波形特征值相差到达或者超过设定的变化阈值时，识别为发生突变。

基于本发明上述实施例提供的呼叫中心语音通话的监控方法，通过步骤101中采集呼叫中心客服终端与用户终端之间语音通话的语音数据包，通过步骤103中实时分析获得客服人员的客服声纹曲线，并实时对比该客服声纹曲线与该客服人员的声纹历史基线，当发生突变时，执行异常处理操作，从而能够在语音通话正在进行的过程中，对客服人员的服务质量进行全面、高效地实时监控。进一步地，在发生客服声纹曲线与其声纹历史基线发生突变时，即在客服人员的情绪出现大幅波动时，能够通过执行异常处理操作及时对异常情况进行干预。

参见图2所示，该图示出本发明提供的呼叫中心语音通话的监控方法另一种实施例的流程示意图。如图2中实施例提供的呼叫中心语音通话的监控方法，其中，步骤201－205分别与步骤101至105对应，基于上述实施例记载的内容实现，这里不再赘述。

在执行步骤202识别出语音数据包中的客服语音数据包之后，图2实施例中呼叫中心语音通话的监控方法还可以包括以下操作：

步骤206，通过语音识别，识别客服语音数据包中所包含的语言信息。语音识别具体可以通过语音文字转码技术，例如使用自动语音识别（Automatic Speech Recognition,ASR）将声音信号转化为文字，从而可以识别客服语音数据包中所包含的语言信息。

步骤207，识别语言信息中是否包含有预先设定的服务禁语。获得客服语音数据包中所包含的语言信息后，更具体地，获得声音信号转换为文字信息后，通过服务禁语为关键字，利用搜索引擎技术可实现文字检索。对语音信息进行服务禁语逐句检索，示例性地，可以通过服务禁语数据库存储预先设定的服务禁语，从服务禁语数据库中提取预先设定的服务禁语，识别文字信息中是否包含有所提取的服务禁语。进一步地，还可以更新服务禁语数据库中的服务禁语。

步骤208，响应于语言信息中包含服务禁语，执行异常处理操作。

通过步骤206－208的操作，能够及时检测客服人员使用服务禁语的情况，并立即执行异常处理操作，从而可以促进呼叫中心客服人员质量的提升。

应该理解，步骤206－208的操作可以与步骤203－205同时执行，或者之前、之后于步骤203－205执行，均不影响本实施例发明目的的实现。

参见图3所示，该图示出本发明提供的呼叫中心语音通话的监控方法还一种实施例的流程示意图。如图3中实施例提供的呼叫中心语音通话的监控方法，其中，步骤301－308分别与步骤201至208对应，基于上述实施例记载的内容实现，这里不再赘述。

步骤309，根据语音数据包中媒体流的端口号，识别语音数据包中的用户语音数据包。

步骤310，分析用户语音数据包的声纹信息，获得用户声纹曲线。

步骤311，对比用户声纹曲线与平均用户声纹曲线。

步骤312，响应于用户声纹曲线与平均用户声纹曲线发生突变，执行异常处理操作。

基于上述实施例，提供了客服人员与来电客户的双向声纹信息的监控。不仅针对客服人员，也能够及时发现当用户出现情绪突变的情况，执行异常处理操作，例如，提示客服人员该用户情绪激动，从而避免服务纠纷的发生，同时，也提升了用户的体验。

应该理解，步骤309－312的操作可以与步骤302－308的操作同时执行，或者之前、之后于步骤302－308执行，均不影响本实施例发明目的的实现。

根据本发明方法实施例的一个具体示例而非限制，呼叫中心语音通话的监控方法还可以包括：在预定的时间段内，统计分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的平均客服声纹曲线；根据平均客服声纹曲线，调整客服人员的声纹历史基线。所采集语音通话的语音数据包可以以历史录音文件的形式保存，通过周期性扫描历史录音文件，获得客服人员与用户语音通话的声纹信息。通过周期性地调整客服声纹历史基线，以降低识别的误判率。

根据本发明方法实施例的一个具体示例而非限制，可以通过以下方法实现步骤103、104中的操作：根据语音数据包的大小预估分析对比声纹信息的计算量，根据计算量选择对应的云计算平台；向选择的云计算平台发送语音数据包；云计算平台分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的客服声纹曲线，对比客服声纹曲线与客服人员的声纹历史基线。

由于现网中客服人员声纹信息提取对实时性要求较高，尤其是在话务高峰期，需要实时分析客服人员当前的声纹信息，对实时分析对比处理能力要求较高，但话务低谷期，对分析对比的负荷要求相对较低。因此，基于云计算平台，利用云计算平台具有的弹性扩展计算能力提供对客服人员声纹信息的实时分析。另外，还可以利用云计算平台的负载均衡和动态迁移技术，确保在高话务量情况下，保障分析对比运行的时效性、稳定性和可靠性。可以通过本领域计算人员所熟知的方法使用云计算平台，例如，通过云计算平台提供的应用接口，这里不再详述。

根据本发明方法实施例的一个具体示例而非限制，执行异常处理操作可以包括以下操作中的至少一种：向客服人员使用的显示终端和/或向监控人员的显示终端发出告警信息；或者断开语音通话；或者拦截语音通话，由其他客服人员或者监控人员使用的终端继续进行语音通话。

当出现上述客服声纹曲线突变、用户声纹曲线突变或者客服语音数据包出现服务禁语时，即出现客服人员、用户情绪异常变化和客服人员使用服务禁语的违规现象时，可以采取不同的异常处理操处理，促进呼叫中心人工客服质量的提升。

例如，向客服人员使用的显示终端发出告警信息，具体可以实时向当事客服人员的显示终端的服务窗口界面推送告警提醒，包括操作窗口颜色、文字闪烁、声音提醒等方式，实时提示客服人员调整情绪和心态，情绪大幅波动情况下，现场提醒客服人员控制自己情绪。如用户情绪激动，则及时提醒客服人员该用户的情绪，提示客服人员避免陷入争执。从而，提前预防客服纠纷事件的发生，督促客服人员提升服务质量。

向监控人员的显示终端发出告警信息，由监控人员介入监听或拦截该语音通话，从而能够使得监控人员及时介入服务纠纷，化解服务矛盾。

可以通过呼叫中心自动呼叫分配（Auto Call Distribute，ACD）设备实现拦截语音通话，例如，客服人员A与用户B语音通话过程中，当响应于某种情况的出现，需要执行异常处理操作，通过向ACD发送指令，断开客服人员A与用户B的语音通话，由质检员与用户B继续通话。

根据本发明方法实施例的一个具体示例而非限制，在执行步骤105的异常处理操作后，呼叫中心语音通话的监控方法还可以调整计算机电话集成（Computer Telephony Integration，CTI）的语音通话分配策略，以将来自用户的新语音通话接续至除客服人员以为的其他客服人员使用的终端。

通过上述实施例，能够实现来电分配策略的自动优化，对于情绪波动较大的客服人员，系统自动优化来电分配策略，避免客服人员情绪恢复正常前接续处理新的来电，导致情绪持续恶化。

参见图4所示，该图示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统一种实施例的结构示意图。图4实施例中呼叫中心语音通话的监控系统包括：采集单元401、数据包识别单元402、声纹分析单元403、声纹对比单元404以及异常处理单元405。

采集单元401，用于在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集语音通话的语音数据包。

数据包识别单元402，用于根据语音数据包中媒体流的端口号，识别语音数据包中的由客服终端发出的客服语音数据包。

声纹分析单元403，用于分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的客服声纹曲线。

声纹对比单元404，用于对比客服声纹曲线与客服人员的声纹历史基线，客服人员的声纹历史基线为客服人员声音的音谱曲线，通过合成客服人员在正常工作状态下的声音特征获得。

异常处理单元405，用于响应于客服声纹曲线相对于声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。

基于本发明上述实施例提供的呼叫中心语音通话的监控系统，通过采集呼叫中心客服终端与用户终端之间语音通话的语音数据包，实时分析获得客服人员的客服声纹曲线，并实时对比该客服声纹曲线与该客服人员的声纹历史基线，当发生突变时，执行异常处理操作，从而能够在语音通话正在进行的过程中，对客服人员的服务质量进行全面、高效地实时监控。进一步地，在发生客服声纹曲线与其声纹历史基线发生突变时，即在客服人员的情绪出现大幅波动时，能够通过执行异常处理操作及时对异常情况进行干预。

参见图5所示，该图示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统另一种实施例的结构示意图。图5实施例中呼叫中心语音通话的监控系统还可以包括：

语音识别单元406，用于在数据包识别单元识别语音数据包中的客服语音数据包之后，通过语音识别，识别客服语音数据包中所包含的语言信息；

禁语识别单元407，用于识别语言信息中是否包含有预先设定的服务禁语。

异常处理单元405还用于响应于语言信息中包含服务禁语，执行异常处理操作。

根据本发明系统实施例的一个具体示例而非限制，数据包识别单元402还用于根据语音数据包中媒体流的端口号，识别语音数据包中的用户语音数据包；声纹分析单元403还用于分析用户语音数据包的声纹信息，获得用户声纹曲线；声纹对比单元404还用于对比用户声纹曲线与平均用户声纹曲线；异常处理单元405还用于响应于用户声纹曲线与平均用户声纹曲线发生突变，执行异常处理操作。

参见图6所示，该图示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统还一种实施例的结构示意图。图6实施例中呼叫中心语音通话的监控系统还可以包括：

声纹数据库408，用于存储客服人员的标识信息，以及对对应的声纹历史基线。

声纹对比单元404具体用于获取语音数据包中包含的客服终端的标识信息，根据客服终端的标识信息与使用客服终端的客服人员的标识信息之间的对应关系，获得客服人员的标识信息；根据客服人员的标识信息，从声纹数据库408中提取客服人员的声纹历史基线；对比客服声纹曲线与提取的声纹历史基线，

根据本发明系统实施例的一个具体示例而非限制，该系统还可以包括：声纹历史基线调整单元，用于在预定的时间段内，统计分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的平均客服声纹曲线；根据平均客服声纹曲线，调整客服人员的声纹历史基线。

参见图7所示，该图示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统再一种实施例的结构示意图。图7实施例中呼叫中心语音通话的监控系统还可以包括：服务禁语数据库409用于存储服务禁语。

禁语识别单元407具体用于从服务禁语数据库中提取预先设定的服务禁语；识别文字信息中是否包含有所提取的服务禁语。

根据本发明系统实施例的一个具体示例而非限制，该系统还包括：声纹分析对比分配单元，用于根据语音数据包的大小预估分析对比声纹信息的计算量，根据计算量选择对应的云计算平台；向选择的云计算平台发送语音数据包；

声纹分析单元403，具有用于通过选择的云计算平台分析客服语音数据包的声纹信息，获得客服人员的客服声纹曲线；

声纹对比单元405，具体用于通过选择的云计算平台对比客服声纹曲线与客服人员的声纹历史基线。

根据本发明系统实施例的一个具体示例而非限制，采集单元可以具体用于根据预先设定的采集过滤策略，采集语音通话的语音数据包。

参见图8所示，该图示出本发明所提供的呼叫中心语音通话的监控系统再一种实施例的结构示意图。图8实施例中呼叫中心语音通话的监控系统还可以包括：采集过滤策略设置单元410，用于设置采集过滤策略，采集过滤策略包括在预定的时间段内采集语音数据包，以及/或者采集指定客服终端与用户使得的用户终端之间进行语音通话的语音数据包，指定客服终端由指定的客服人员使用。

根据本发明系统实施例的一个具体示例而非限制，异常处理单元，具体用于以下操作中的至少一种：向客服人员使用的显示终端和/或向监控人员的显示终端发出告警信息；或者断开语音通话；或者拦截语音通话，由其他客服人员或者监控人员使用的终端继续进行语音通话。

根据本发明系统实施例的一个具体示例而非限制，该系统还可以包括：分配策略调整单元，用于异常处理执行操作后，调整计算机电话集成CTI的语音通话分配策略，以将来自用户的新语音通话接续至除客服人员，为的其他客服人员使用的终端。

至此，已经详细描述了根据本发明的呼叫中心语音通话的监控方法与系统。为了避免遮蔽本发明的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

可能以许多方式来实现本发明的方法与系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法与系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (22)

1.一种呼叫中心语音通话的监控方法，其特征在于，所述方法包括：

在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集所述语音通话的语音数据包；

根据所述语音数据包中媒体流的端口号，识别所述语音数据包中由客服终端发出的客服语音数据包；

分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线；

对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线，所述客服人员的声纹历史基线为所述客服人员声音的音谱曲线，通过合成所述客服人员在正常工作状态下的声音特征获得；

响应于所述客服声纹曲线相对于所述声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述语音数据包中的客服语音数据包之后，所述方法还包括：

通过语音识别，识别所述客服语音数据包中所包含的语言信息；

识别所述语言信息中是否包含有预先设定的服务禁语；

响应于所述语言信息中包含服务禁语，执行所述异常处理操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在采集客服人员与用户之间语音通话的语音数据包之后，所述方法还包括：

根据所述语音数据包中媒体流的端口号，识别所述语音数据包中的用户语音数据包；

分析所述用户语音数据包的声纹信息，获得用户声纹曲线；

对比所述用户声纹曲线与平均用户声纹曲线；

响应于所述用户声纹曲线与所述平均用户声纹曲线发生突变，执 行所述异常处理操作。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线，包括：

获取所述语音数据包中包含的所述客服终端的标识信息，根据所述标识信息与使用所述客服终端的客服人员的标识信息之间的对应关系，获得所述客服人员的标识信息；

根据所述客服人员的标识信息，从声纹数据库中提取所述客服人员的声纹历史基线；

对比所述客服声纹曲线与提取的所述声纹历史基线。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在预定的时间段内，统计分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的平均客服声纹曲线；

根据所述平均客服声纹曲线，调整所述客服人员的声纹历史基线。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述识别所述文字信息中是否包含有预先设定的服务禁语，包括：

从服务禁语数据库中提取预先设定的服务禁语；

识别所述文字信息中是否包含有所提取的服务禁语。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线；对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线，包括：

根据所述语音数据包的大小预估分析对比声纹信息的计算量，根据所述计算量选择对应的云计算平台；

向选择的云计算平台发送所述语音数据包；

所述云计算平台分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线，对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的 声纹历史基线。

8.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述采集所述语音通话的语音数据包，包括：

根据预先设定的采集过滤策略，采集所述语音通话的语音数据包。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述采集过滤策略包括：

在预定的时间段内采集所述语音数据包，以及/或者采集指定客服终端与用户使得的用户终端之间进行语音通话的语音数据包，所述指定客服终端由指定的客服人员使用。

10.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述执行异常处理操作，包括以下操作中的至少一种：

向所述客服人员使用的显示终端和/或向监控人员的显示终端发出告警信息；或者

断开所述语音通话；或者

拦截所述语音通话，由其他客服人员或者监控人员使用的终端继续进行所述语音通话。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在执行所述执行异常处理操作后，所述方法还包括：

调整计算机电话集成CTI的语音通话分配策略，以将来自用户的新语音通话接续至除所述客服人员以为的其他客服人员使用的终端。

12.一种呼叫中心语音通话的监控系统，其特征在于，所述系统包括：

采集单元，用于在呼叫中心客服人员使用客服终端与用户使用用户终端进行语音通话的过程中，采集所述语音通话的语音数据包； 

数据包识别单元，用于根据所述语音数据包中媒体流的端口号，识别所述语音数据包中的由客服终端发出的客服语音数据包；

声纹分析单元，用于分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线；

声纹对比单元，用于对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线，所述客服人员的声纹历史基线为所述客服人员声音的音谱曲线，通过合成所述客服人员在正常工作状态下的声音特征获得；

异常处理单元，用于响应于所述客服声纹曲线相对于所述声纹历史基线发生突变，执行异常处理操作。

13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

语音识别单元，用于在数据包识别单元识别所述语音数据包中的客服语音数据包之后，通过语音识别，识别所述客服语音数据包中所包含的语言信息；

禁语识别单元，用于识别所述语言信息中是否包含有预先设定的服务禁语；

所述异常处理单元，还用于响应于所述语言信息中包含服务禁语，执行所述异常处理操作。

14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述数据包识别单元，还用于根据所述语音数据包中媒体流的端口号，识别所述语音数据包中的用户语音数据包；

所述声纹分析单元，还用于分析所述用户语音数据包的声纹信息，获得用户声纹曲线；

所述声纹对比单元，还用于对比所述用户声纹曲线与平均用户声纹曲线；

所述异常处理单元，还用于响应于所述用户声纹曲线与所述平均用户声纹曲线发生突变，执行所述异常处理操作。 

15.根据权利要求13或14所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

声纹数据库，用于存储客服人员的标识信息，以及对对应的声纹历史基线；

所述声纹对比单元，具体用于获取所述语音数据包中包含的所述客服终端的标识信息，根据所述客服终端的标识信息与使用所述客服终端的客服人员的标识信息之间的对应关系，获得所述客服人员的标识信息；根据所述客服人员的标识信息，从声纹数据库中提取所述客服人员的声纹历史基线；对比所述客服声纹曲线与提取的所述声纹历史基线。

16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

声纹历史基线调整单元，用于在预定的时间段内，统计分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的平均客服声纹曲线；根据所述平均客服声纹曲线，调整所述客服人员的声纹历史基线。

17.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

服务禁语数据库，用于存储服务禁语；

所述禁语识别单元，具体用于从所述服务禁语数据库中提取预先设定的服务禁语；识别所述文字信息中是否包含有所提取的服务禁语。

18.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

声纹分析对比分配单元，用于根据所述语音数据包的大小预估分析对比声纹信息的计算量，根据所述计算量选择对应的云计算平台；向选择的云计算平台发送所述语音数据包；

所述声纹分析单元，具有用于通过所述选择的云计算平台分析所述客服语音数据包的声纹信息，获得所述客服人员的客服声纹曲线；

所述声纹对比单元，具体用于通过所述选择的云计算平台对比所述客服声纹曲线与所述客服人员的声纹历史基线。 

19.根据权利要求13或14所述的系统，其特征在于，所述采集单元，具体用于根据预先设定的采集过滤策略，采集所述语音通话的语音数据包。

20.根据权利要求19所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

采集过滤策略设置单元，用于设置所述采集过滤策略，所述采集过滤策略包括在预定的时间段内采集所述语音数据包，以及/或者采集指定客服终端与用户使得的用户终端之间进行语音通话的语音数据包，所述指定客服终端由指定的客服人员使用。

21.根据权利要求13或14所述的系统，其特征在于，所述异常处理单元，具体用于以下操作中的至少一种：

向所述客服人员使用的显示终端和/或向监控人员的显示终端发出告警信息；或者

断开所述语音通话；或者

拦截所述语音通话，由其他客服人员或者监控人员使用的终端继续进行所述语音通话。

22.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，分配策略调整单元，用于所述异常处理执行操作后，调整计算机电话集成CTI的语音通话分配策略，以将来自用户的新语音通话接续至除所述客服人员以为的其他客服人员使用的终端。 

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