CN110784603A - 一种离线质检用智能语音分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种离线质检用智能语音分析方法，其包括步骤：步骤一，对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储；步骤二，对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；步骤三，对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；步骤四，对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。本发明还提供了相应的系统。实施本发明，可以实现语音数据的高效转写、分析统计和数据挖掘，具备分析精确、流程简单和实用性较高的优点。
Description
技术领域
本发明涉及智能语音技术领域，具体为一种离线质检用智能语音分析方法及系统。
背景技术
随着网络、通讯、计算机技术的发展，企业呈现出电子化、远程化、虚拟化、网络化的特点，更多的线上企业大量涌现。而客户与企业之间的通信与对话，也由面对面的咨询、交涉发展到基于网络、电话等远程手段的交流和沟通。在此背景下，基于电话的客服中心(呼叫中心)成为企业与用户交互的一个重要途径。客服中心每天都面对着大量的电话语音服务，处理客户多样化的服务需求，包括售前咨询、购买、售后、投诉等。在电话服务的过程中，客服需要应对不同情绪的服务对象，并作出合适的反应。可以说，客服中心是企业的形象代言，客服中心的服务质量直接影响用户对企业的忠臣度。因此通过提高客服的服务质量来提升客户满意度，忠臣度已成为企业的重要公关方向，所以企业需要定期的对通话记录进行离线质检。
现有的质检过程存在有质检覆盖率低，绩效考核失真，质检工作效率过低等问题，由此，严重影响了质检的效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种离线质检用智能语音分析方法及系统，具备分析精确、流程简单和实用性较高的优点。
为解决上述技术问题，本发明的一方面，提供一种离线质检用智能语音分析方法，其包括以下步骤：
步骤一，对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储；
步骤二，对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
步骤三，对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；
步骤四，对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。
优选地，在所述步骤一进一步包括：
在存储所述对话录音之前，需要对所述非结构化录音文件进行前端处理，所述前端处理的流程包括：端点检测、降噪处理、特征提取以及解码处理。
优选地，在所述步骤二中，在将语音识别转化为非结构化文字数据之后需要与训练模型进行对比，所述的训练模型由语音数据库和语言数据库训练完成。
优选地，所述步骤三中索引化的过程具体为：
将收集到的解码后的非结构性语音文本与训练模型中的语音文本进行匹配处理，得到结构化文本数据。
优选地，在所述步骤四中所挖掘的有价值信息经过营销系统接口发送给外部质检系统，以进行离线质检处理。
相应地，本发明的另一方面还提供一种离线质检用智能语音分析系统，其包括：
语音收集单元，用于对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储；
语音识别单元，用于对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
索引化处理单元，用于对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；
挖掘处理单元，用于对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。
优选地，所述语音收集单元中进行一步包括：
收集子单元，用于通过录音电话收录非结构化录音文件；
前端处理子单元，用于对收集子单元所收录的文件进行前端处理，所述前端处理包括：端点检测、降噪处理、特征提取以及解码处理；
存储单元，用于所述经过前端处理子单元所处理的文件存入录音数据库。
优选地，所述语音识别单元进一步包括：
语音转写子单元，用于对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
对比子单元，用于将所述语音转写子单元转化的非结构化的文字数据与预训练的训练模型进行对比，所述的训练模型由语音数据库和语言数据库训练完成。
优选地，所述索引化处理单元进一步用于，根据所述对比子单元的对比结果，将所述非结构化的文字数据与训练模型中的语音文本进行匹配处理，获得结构化文本数据。
优选地，所述挖掘处理单元进一步通过营销系统接口连接外部质检系统。
实施本发明实施例，具有以下的有益效果：
本发明提供的离线质检用智能语音分析方法以及系统，其流程简单，融合了云计算、语音处理、大数据和商业智能，可以以实现语音数据的高效转写、分析统计和数据挖掘，面向语音数据密集型行业和客户，提供数据处理所需要的资源、能力和应用服务平台，能够提升企业的客服质量，助力企业营销决策。能够解决现有的智能语音质检系统错误率较高、流程复杂和实用性不高的问题。
附图说明
图1为本发明提供的离线质检用智能语音分析方法的主流程示意图；
图2为本发明提供的离线质检用智能语音分析系统的结构示意图；
图3为图2中语音收集单元的结构示意图；
图4为图2中语音识别单元的结构示意图。
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。
为使本领域的普通技术人员更加清楚地理解发明的目的、技术方案和优点，以下结合附图和实施例对发明做进一步的阐述。
请参阅图1所示，示出了本发明提供的一种离线质检用智能语音分析方法。在本实施例中，所述方法包括如下的步骤：
步骤S10，对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储，具体地需要对语音座席的通话进行录音；
该步骤进一步包括：在存储所述对话录音之前，需要对所述非结构化录音文件进行前端处理，所述前端处理的流程包括：端点检测、降噪处理、特征提取以及解码处理。
步骤S11，对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；在此处可以采用现有的语音识别技术进行识别，例如可以语音转写引擎将语音转写为文字；
在所述步骤S11中，在将语音识别转化为非结构化文字数据之后需要与训练模型进行对比，所述的训练模型由语音数据库和语言数据库训练完成。
步骤S12，对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；具体地，将收集到的解码后的非结构性语音文本与训练模型中的语音文本进行匹配处理，得到结构化文本数据。
步骤S13，对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。在本步骤中所挖掘的有价值信息经过营销系统接口发送给外部质检系统，以进行离线质检处理。
如图2所示，为本发明提供的离线质检用智能语音分析系统的结构示意图；一并结合图3-图4所示，本发明提供的一种离线质检用智能语音分析系统1，其包括：
语音收集单元10，用于对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储；
语音识别单元11，用于对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
索引化处理单元12，用于对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；
挖掘处理单元13，用于对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。
具体地，所述语音收集单元10中进行一步包括：
收集子单元100，用于通过录音电话收录非结构化录音文件；
前端处理子单元101，用于对收集子单元所收录的文件进行前端处理，所述前端处理包括：端点检测、降噪处理、特征提取以及解码处理；
存储单元102，用于所述经过前端处理子单元所处理的文件存入录音数据库2。
具体地，所述语音识别单元11进一步包括：
语音转写子单元110，用于对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
对比子单元111，用于将所述语音转写子单元110转化的非结构化的文字数据与预训练的训练模型进行对比，所述的训练模型存储于训练模型库3中，由语音数据库和语言数据库训练完成。
更具体地，所述索引化处理单元12进一步用于，根据所述对比子单元111的对比结果，将所述非结构化的文字数据与训练模型中的语音文本进行匹配处理，获得结构化文本数据。
所述挖掘处理单元13进一步通过营销系统接口连接外部质检系统4。
此处所挖掘的有价值信息经过营销系统接口与外部质检窗口连接，利用此智能语音分析技术，可自动将海量录音转为结构化索引，从中挖掘分析有价值的信息，为客服、运营和营销等提供支撑，集中应用在提升质检效率、提升运营水平两大方向，质检效率提升两倍以上，覆盖面提升十倍以上，在运营管理上，能够有效的发现问题，解决问题，降低平均通话时长，优化客户服务流程。
实施本发明实施例，具有以下的有益效果：
本发明提供的离线质检用智能语音分析方法以及系统，其流程简单，融合了云计算、语音处理、大数据和商业智能，可以以实现语音数据的高效转写、分析统计和数据挖掘，面向语音数据密集型行业和客户，提供数据处理所需要的资源、能力和应用服务平台，能够提升企业的客服质量，助力企业营销决策。能够解决现有的智能语音质检系统错误率较高、流程复杂和实用性不高的问题。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种离线质检用智能语音分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储；
步骤二，对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
步骤三，对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；
步骤四，对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤一进一步包括：
在存储所述对话录音之前，需要对所述非结构化录音文件进行前端处理，所述前端处理的流程包括：端点检测、降噪处理、特征提取以及解码处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤二中，在将语音识别转化为非结构化文字数据之后需要与训练模型进行对比，所述的训练模型由语音数据库和语言数据库训练完成。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三中索引化的过程具体为：
将收集到的解码后的非结构性语音文本与训练模型中的语音文本进行匹配处理，得到结构化文本数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤四中所挖掘的有价值信息经过营销系统接口发送给外部质检系统，以进行离线质检处理。
6.一种离线质检用智能语音分析系统，其特征在于，包括：
语音收集单元，用于对录音电话所收录的非结构化录音文件进行收集存储；
语音识别单元，用于对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
索引化处理单元，用于对非结构化的文字数据进行索引化处理，将其转变为结构化的文字数据；
挖掘处理单元，用于对索引完成之后的结构化数据进行价值信息的提取处理，并对提取的结构化的文字数据进行离线质检处理。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述语音收集单元中进行一步包括：
收集子单元，用于通过录音电话收录非结构化录音文件；
前端处理子单元，用于对收集子单元所收录的文件进行前端处理，所述前端处理包括：端点检测、降噪处理、特征提取以及解码处理；
存储单元，用于所述经过前端处理子单元所处理的文件存入录音数据库。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述语音识别单元进一步包括：
语音转写子单元，用于对收录的录音电话进行语音识别，并转化为非结构化的文字数据；
对比子单元，用于将所述语音转写子单元转化的非结构化的文字数据与预训练的训练模型进行对比，所述的训练模型由语音数据库和语言数据库训练完成。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述索引化处理单元进一步用于，根据所述对比子单元的对比结果，将所述非结构化的文字数据与训练模型中的语音文本进行匹配处理，获得结构化文本数据。
10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述挖掘处理单元进一步通过营销系统接口连接外部质检系统。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200211 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |