CN106776806A - 呼叫中心质检语音的评分方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种呼叫中心质检语音的评分方法和系统。所述方法包括步骤：获取文本格式的呼叫中心的质检语音；将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。所述质检系统包括：质检语音获取模块，用于获取文本格式的呼叫中心的质检语音；质检语音检测模块，用于将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；质检语音评分模块，用于根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。本发明有效降低了人工成本，提高了质检效率。

Description

呼叫中心质检语音的评分方法和系统

技术领域

本发明涉及音频处理技术领域，特别是涉及一种呼叫中心质检语音的评分方法和一种呼叫中心质检语音的评分系统。

背景技术

呼叫中心通过交换技术、多媒体技术和计算机网络技术为企业提供了一个优质的服务平台，但是一个好的呼叫中心仅仅有这些是远远不够的，因为呼叫中心还有一个重要的组成就是客服人员。客服人员直接面向客户，他们的服务质量直接关系到客户的满意度。

呼叫中心的质检目的就是用来保证客服人员的总体服务水平，提高客户的满意度，从而提高企业的市场竞争力。质检在呼叫中心是一个重要的环节，如何能帮助管理者优化管理非常关键。

传统呼叫中心的质检评分方式一般是采取设定评分项，质检人员打开录音监听通话记录并且对其进行考核评分。整个评分流程中，采用的都是以人工方式进行操作。例如，人工核对该录音对应的来话内容、用户信息等相关记录的准确性等。因而存在人工成本高和质检效率低等缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种呼叫中心质检语音的评分方法和系统，实现了质检语音的自动评分，有效降低了人工成本，提高了质检效率。

一种呼叫中心质检语音的评分方法，包括步骤：

获取文本格式的呼叫中心的质检语音；

将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；

根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。

一种呼叫中心质检语音的评分系统，包括：

质检语音获取模块，用于获取文本格式的呼叫中心的质检语音；

质检语音检测模块，用于将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；

质检语音评分模块，用于根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。

上述呼叫中心质检语音的评分方法和系统，预先设置质检项，即预先设置用于质检的各个字符，将质检的语音自动与质检项进行智能匹配，取代传统技术中质检语音由人工听取录音后匹配质检项的流程。预先设置匹配结果对应的各个数值，根据实际检测的结果对质检语音进行评分，获得质检语音的分数，取代传统技术中分数需要由人工按照匹配的结果一一给出的流程。因此，通过自行匹配质检项以及自行评分的方法，有效降低了人工成本，提高了质检效率。

附图说明

图1为一实施例的呼叫中心质检语音的评分方法的示意图；

图2为一实施例的智能评分方法的逻辑示意图；

图3为一实施例的呼叫中心质检语音的评分系统的示意图；

图4为一具体实施例的质检系统进行自动评分的示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及取得的效果，下面结合附图及较佳实施例，对本发明的技术方案，进行清楚和完整的描述。

如图1所示，一种呼叫中心质检语音的评分方法，包括步骤：

S110、获取文本格式的呼叫中心的质检语音；

S120、将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；

S130、根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。

上述呼叫中心质检语音的评分方法，将获取的文本格式的质检语音自行与质检的字符进行匹配，然后根据匹配的结果自行对质检语音进行评分，提高了质检的效率，降低了人力成本。下面对各个步骤的具体实施方式做详细描述。

在步骤S110中，文本格式可以为各种格式，例如标准XML(Extensible MarkupLanguage，可扩展标记语言)格式等。呼叫中心可以为任何企业的客户服务中心，例如移动公司的呼叫中心，生产企业的售后呼叫中心，或者企业的售前呼叫中心等等。质检语音为需要质检的语音，即需要根据该语音判断客服人员的服务质量，从而针对服务质量找出存在的问题，制定相应的措施，提高企业的整体竞争力。

呼叫中心的客服人员与客户的通话会通过录音的方式记录，所以呼叫中心会产生大量的语音文件。呼叫中心的语音文件可以保存在录音存储服务器或者其它存储设备中，为质检工作提供有效的数据源。由于客服人员一般是通过电话等方式与客户进行沟通，所以录音存储服务器或者存储设备中记录的文件一般为音频格式的语音文件。

获取文本格式的质检语音的方式有很多种。例如，质检人员人工筛选出质检的语音，然后将该质检的语音通过现有的语音分析系统转换为结构化的文本格式文件，那么质检系统即可以根据该文件获取呼叫中心的质检语音。又例如，由语音分析系统对呼叫中心日常话务产生的音频格式的录音(语音)进行筛选，并转化为场景分割好的文字，将转换后的文字通过接口方式供质检系统调用，由质检系统根据预先设定的维度信息进行筛选分类，得到质检语音对应的语音文本。场景分割好的文字可以区分客户与客服人员的对话，例如A:您好，工号代表4000为您服务，请问有什么可以帮到你？B:我想查询下本月的电费金额，则语音分析系统将A和B的对话分开，得到客服人员A的语音数据和客户B的语音数据。

质检系统根据预先设定的维度信息进行语音筛选有多种实现方式，例如，在一个实施例中，获取文本格式的呼叫中心的质检语音的步骤可以包括：

S1101、获取文本格式的呼叫中心的语音；

利用现有的语音分析系统筛选出客服人员的语音并转换成对应的语音文本，从语音分析系统中获取转换后的文本格式的语音。

S1102、将呼叫中心的语音输入预设的业务模型进行筛选，获得所述业务模型对应的语音；

业务模型为根据关键词和时间等信息建立的模型。当需要对某一类型的语音进行质检时，例如需要对礼貌用语的语音进行质检，判断客服人员是否有使用礼貌用语，则可以选择礼貌用语对应的业务模型，将获取的语音输入该业务模型进行筛选，获得与该业务模型相关的语音。

S1103、对所述业务模型对应的语音进行抽样，获得质检语音；

由于通过业务模型筛选出来的语音较多，所以为了进一步提高质检效率，还需要对筛选出来的语音进行抽样，获得抽样样本，该抽样样本即为需要质检的语音。

需要说明的是，还可以采取其他方式获取文本格式的质检语音，例如对语音分析系统转换后的语音直接采用预设的关键词进行匹配，获取需要质检的语音等，本发明并不对此做出限定。

在步骤S120中，为了实现语音的自动评分，需要预先设置质检项，即预先设置用于质检的各个字符。各个字符的内容可以根据实际需要进行设定。由于单个字符匹配时筛选出来的语音存在较多误差，所以一般设置的字符为词语，即一般设定词语库，词语库的具体内容可以根据实际需要进行设定。

为了实现不同维度的评分，还可以按照类型将词语库划分为多个大组，然后再根据大组的类型具体设定每个大组所包含的词语。例如，设定的词语库包括违规词库，礼貌用语库，工单信息匹配库等。违规词库包含企业认为通话过程中不该出现的非文明用语；礼貌用语库包含企业认为客服人员必须说出的问候词；工单信息匹配库是指需要检查的工单填写字段。该些词语库作为评分指标的依据。

将获取的质检语音与设定的词语库中的字符进行自动配对，检查质检语音中是否包含设定的字符。以违规词库为例，检测质检语音中是否出现企业认为不该出现的非文明用语，如果检测到匹配一致的字符，则判断该语音中出现非文明用语。

在步骤S130中，为了实现质检语音的自动评分，还需要设定每个指标对应的分数，即每个检测结果所对应的分数。另外，评分方式可以采取灵活的可配置方法，例如分为智能评分模块与人工评分模块，用户可以根据需求自由组合两种模块的占比，该设定直接影响最终考核结果。

每一个指标对应的分数可以按照企业实际情况进行设定。例如，可以设定每一个指标对应的所应扣除的分数，从设定的基础分中扣除对应的分数，还可以设定每一个指标对应的实际分数等。如表1所示，为一具体实施例的每项指标对应分数的表格。从表1可以看出，在进行质检语音的评分时，采取的是程序自动评分以及人工评分相结合的方式，每个模块包括若干个评分项，分数采取扣除的方式标定，所以每个模块需要定义基础分。

表1每项指标所对应的分数

智能评分类指标模块	得分	人工评分类指标模块	得分
				包含辱骂性质的词语	-2	业务不熟悉，回到含糊	-1
不包含礼貌词语	-2	态度冷漠	-1
				工单填写存在错误	-5	遇到问题，推脱给客户	-2

每项评分项可以根据实际需要进行添加和删除，增加每项指标需要填上对应的得分。具体得分可以按企业实际情况设定。

智能评分方法通过对比词语库与语音文件，自动判断指标得分。如图2所示，为智能评分方法的逻辑图。词语库中存储有用于评分的词语，数据库中存储有录音文本以及工单信息。在进行智能评分时，从词语库中获取用于评分的词语，从数据库中获取录音文本以及工单信息，然后将录音文本分别与词语以及工单信息的字段进行匹配，根据匹配的结果获得录音的评分。

为了更好地理解智能评分方法，下面以三个实施例进行说明。需要说明的是，本发明并不限制于下述三个实施例，用户还可以采取其他形式自动评分，例如，直接设定每一个检测结果对应的实际分数等。

在一个实施例中，所述字符包括违规字符；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数的步骤包括：若所述质检语音中包含违规字符，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

在进行违规字符检测时，可以通过接口从对应的数据库中获取违规词语集合，获取当前质检录音文本数据，然后匹配违规词语集合与录音文本数据，得到该录音中包含违规词语次数统计结果集。以表1为例，包含辱骂性质的词语从对应基础分中扣除2分，则在匹配到违规词语时，从对应的基础分中扣除2分。还可以根据违规词语出现次数的多少分别设定对应应该扣除的分数，例如匹配到1到5个违规词语时，从基础分中扣除2分，匹配到6到10个违规词语时，从基础分中扣除4分等。将基础分减去所应扣除的分数即可以得到质检语音的分数。

在另一个实施例中，所述字符包括礼貌用语字符；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数的步骤包括：若所述质检语音中不包含礼貌用语字符，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

在进行礼貌用语检测时，可以通过接口从对应的数据库中获取礼貌词语集合，获取当前质检录音文本数据，然后匹配礼貌词语集合与录音文本数据，得到该录音中包含礼貌、问候用语的结果集。以表1为例，不包含礼貌词语从对应基础分中扣除2分，则在没有匹配到违规词语时，从对应的基础分中扣除2分，将基础分减去所应扣除的分数即可以得到质检语音的分数。

在另一个实施例中，所述字符包括工单信息的字段内容；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数的步骤包括：若所述质检语音不包含工单信息的字段内容，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

在检测来话内容是否与填写的工单信息一致时，可以通过接口从对应的数据库中获取工单信息字段词语库集合，根据需要查询的字段，找出该工单字段所填写的内容，获取当前质检录音文本数据，然后匹配工单内容集合与录音文本数据，检测客服人员所填写的工单内容是否与录音文本内容一致，并对不一致内容保存在结果集中。以表1为例，如果工单填写存在错误从对应基础分中扣除2分，则在检测到工单填写错误时，从对应的基础分中扣除2分。还可以根据工单填写错误的次数的多少分别设定对应应该扣除的分数，例如检测到1到5个工单字段填写错误时，从基础分中扣除2分，检测到6到10个工单字段填写错误时，从基础分中扣除4分等。将基础分减去所应扣除的分数即可以得到质检语音的分数。

人工评分方法为人工填写指标项得分，即获取录音语音文件与对应的语音数据文件，用户可边听边看录音内容进行评分。当采用自动评分和人工评分结合的方式对质检语音进行评分时，需要考虑各自的占比，在一个实施例中，获得所述质检语音的第一分数的步骤之后，还可以包括步骤：

S140、根据所述第一分数与预设的自动评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第二分数；

S150、根据获取的第三分数与预设的人工评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第四分数，其中第三分数为人工对所述质检语音评分的分数；

S160、根据所述第二分数和所述第四分数获得所述质检语音的最终分数。

针对每个客服当月所有的质检结果通过数据库进行统计，且统计出智能评分过程中客服存在的主要问题，其他应用可以通过调取接口查询数据。

基于同一发明构思，本发明还提供一种呼叫中心质检语音的评分系统，下面结合附图对本发明评分系统的具体实施方式做详细描述。

如图3所示，一种呼叫中心质检语音的评分系统，包括：

质检语音获取模块110，用于获取文本格式的呼叫中心的质检语音；

质检语音检测模块120，用于将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；

质检语音评分模块130，用于根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。

上述呼叫中心质检语音的评分系统，将获取的文本格式的质检语音自行与质检的字符进行匹配，然后根据匹配的结果自行对质检语音进行评分，提高了质检的效率，降低了人力成本。下面对各个模块的功能做详细描述。

质检语音获取模块110获取文本格式的质检语音的方式有很多种，例如，在一个实施例中，所述质检语音获取模块110可以包括：

语音获取单元1101，用于获取文本格式的呼叫中心的语音；

语音筛选单元1102，用于将呼叫中心的语音输入预设的业务模型进行筛选，获得所述业务模型对应的语音；

语音抽样单元1103，用于对所述业务模型对应的语音进行抽样，获得质检的语音。

需要说明的是，质检语音获取模块110还可以采取其他方式获取文本格式的质检语音，例如对语音分析系统转换后的语音直接采用预设的关键词进行匹配，获取需要质检的语音等，本发明并不对此做出限定。

为了实现语音的自动评分，需要预先设置质检项，即预先设置用于质检的各个字符。各个字符的内容可以根据实际需要进行设定。由于单个字符匹配时筛选出来的语音存在较多误差，所以一般设置的字符为词语，即一般设定词语库，词语库的具体内容可以根据实际需要进行设定。为了实现不同维度的评分，还可以按照类型将词语库划分为多个大组，然后再根据大组的类型具体设定每个大组的词语。质检语音检测模块120将获取的质检语音与设定的词语库中的字符进行自动配对，检查质检语音中是否包含设定的字符。

为了实现质检语音的自动评分，还需要设定每个指标对应的分数，即每一个检测结果所对应的分数。另外，评分方式可以采取灵活的可配置方法，例如分为智能评分模块与人工评分模块，用户可以根据需求自由组合两种模块的占比，该设定直接影响最终考核结果。

为了更好地理解质检语音评分模块130智能评分的过程，下面以三个实施例进行阐述，需要说明的是，本发明并不限制于下述三个实施例，质检语音评分模块130还可以采取其他形式自动评分，例如，根据设定的每一个检测结果对应的实际分数获得质检语音的评分等。

在一个实施例中，所述字符包括违规字符；所述质检语音评分模块在所述质检语音中包含违规字符时，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。和/或，所述字符包括礼貌用语字符；所述质检语音评分模块在所述质检语音中不包含礼貌用语字符时，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。和/或，所述字符包括工单信息的字段内容；所述质检语音评分模块在所述质检语音不包含工单信息的字段内容时，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

当采用自动评分和人工评分结合的方式对质检语音进行评分时，需要考虑各自的占比，在一个实施例中，评分系统还可以包括与所述质检语音评分模块130相连的最终分数值确定模块140，所述最终分数值确定模块140包括：

第二分数获得单元1401，用于根据所述第一分数与预设的自动评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第二分数；

第四分数获得单元1402，用于根据获取的第三分数与预设的人工评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第四分数，其中第三分数为人工对所述质检语音评分的分数；

最终分数值获得单元1403，用于根据所述第二分数和所述第四分数获得所述质检语音的最终分数。

为了更好地理解本发明，下面结合一个具体实施例进行说明。

如图4所示，为质检系统自动评分的示意图。数据库用于保存语音分析系统对录音文件进行语音转译后的录音文本信息、用于抽样的系统词语库、以及用户对质检的语音的评分结果等。录音存储服务器存储有呼叫中心产生的通话录音。具体的操作流程为：语音分析系统从录音存储服务器中获取通话录音，将通话录音转换为文本格式的索引文件，并将该索引文件存储至数据库。用户预先根据关键字等建立各种类型的业务模型，在需要对某一类型的录音进行质检时，选择对应的业务模型。该业务模型输入语音分析系统生成的索引文件，进行语音检索，获得该业务模型的录音。然后对业务模型的录音进行抽样，获得质检的录音，将该质检的录音推送给质检评分模块，质检评分模块即可以对质检的录音进行评分，并将评分的结果保存至数据库。

传统技术中的呼叫中心质检评分流程，可能会存在遗漏、误判等问题，造成评分不公平现象；面对需要核对工单信息时，只能通过人工配对工单信息与录音信息，造成质检班需要配置的质检人数过多、平均质检时长消耗长；进行大规模质检评分难度大，评分效率低。本发明结合语音分析技术，实现通话记录和工单信息智能匹配，实现呼叫中心质检自动化评分以及企业工作单记录质量问题的自动检测，另外还可以针对通话记录进行数据发掘，获取通话质检问题总结及用户关注信息，所以具备以下优点：

(1)以智能匹配方法降低人工匹配的遗漏及错误率；

(2)保证客服人员的质检评分过程都是公平的，减少评分人员情绪对质检分数的干预；

(3)提高质检覆盖范围及质检数量；

(4)提升客服中心质检班的工作效率，减小人力资源消耗。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种呼叫中心质检语音的评分方法，其特征在于，包括步骤：

获取文本格式的呼叫中心的质检语音；

将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；

根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。

2.根据权利要求1所述的呼叫中心质检语音的评分方法，其特征在于，所述字符包括违规字符；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数的步骤包括：

若所述质检语音中包含违规字符，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

3.根据权利要求1所述的呼叫中心质检语音的评分方法，其特征在于，所述字符包括礼貌用语字符；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数的步骤包括：

若所述质检语音中不包含礼貌用语字符，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

4.根据权利要求1所述的呼叫中心质检语音的评分方法，其特征在于，所述字符包括工单信息的字段内容；根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数的步骤包括：

若所述质检语音不包含工单信息的字段内容，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

5.根据权利要求1所述的呼叫中心质检语音的评分方法，其特征在于，获得所述质检语音的第一分数的步骤之后，还包括步骤：

根据所述第一分数与预设的自动评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第二分数；

根据获取的第三分数与预设的人工评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第四分数，其中第三分数为人工对所述质检语音评分的分数；

根据所述第二分数和所述第四分数获得所述质检语音的最终分数。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的呼叫中心质检语音的评分方法，获取文本格式的呼叫中心的质检语音的步骤包括：

获取文本格式的呼叫中心的语音；

将呼叫中心的语音输入预设的业务模型进行筛选，获得所述业务模型对应的语音；

对所述业务模型对应的语音进行抽样，获得质检语音。

7.一种呼叫中心质检语音的评分系统，其特征在于，包括：

质检语音获取模块，用于获取文本格式的呼叫中心的质检语音；

质检语音检测模块，用于将所述质检语音与预设的字符进行比对，检测所述质检语音中是否包含所述字符；

质检语音评分模块，用于根据检测的结果所对应的数值对所述质检语音进行评分，获得所述质检语音的第一分数。

8.根据权利要求7所述的呼叫中心质检语音的评分系统，其特征在于，

所述字符包括违规字符；所述质检语音评分模块在所述质检语音中包含违规字符时，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数；

和/或，

所述字符包括礼貌用语字符；所述质检语音评分模块在所述质检语音中不包含礼貌用语字符时，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数；

和/或，

所述字符包括工单信息的字段内容；所述质检语音评分模块在所述质检语音不包含工单信息的字段内容时，从预设的基础分中扣除对应的数值，获得所述质检语音的第一分数。

9.根据权利要求7所述的呼叫中心质检语音的评分系统，其特征在于，还包括与所述质检语音评分模块相连的最终分数值确定模块，所述最终分数值确定模块包括：

第二分数获得单元，用于根据所述第一分数与预设的自动评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第二分数；

第四分数获得单元，用于根据获取的第三分数与预设的人工评分的占比的乘积，获得所述质检语音的第四分数，其中第三分数为人工对所述质检语音评分的分数；

最终分数值获得单元，用于根据所述第二分数和所述第四分数获得所述质检语音的最终分数。

10.根据权利要求7至9任意一项所述的呼叫中心质检语音的评分系统，其特征在于，所述质检语音获取模块包括：

语音获取单元，用于获取文本格式的呼叫中心的语音；

语音筛选单元，用于将呼叫中心的语音输入预设的业务模型进行筛选，获得所述业务模型对应的语音；

语音抽样单元，用于对所述业务模型对应的语音进行抽样，获得质检的语音。