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你聽過呼叫中心的ASR嗎?

       ASR,是Automatic Speech Recognition的簡稱,即自動語音識別。此項技術的目標是讓計算機能夠“聽寫”出不同人所說出的連續語音,也就是俗稱的“語音聽寫機”,是實現“聲音”到“文字”轉換的技術。

       在呼叫中心領域,自動語音識別技術在應用方面比起一般PC系統的應用來說要更加困難,這主要體現在語音在經過壓縮及線路傳輸之后,會有一定程度的失真,而且用戶嘈雜的背景聲音,以及來自天南地北的口音也都會對識別率造成影響,所以在傳統的呼叫中心領域,ASR更多的是以一種輔助的姿態出現在功能清單之中。對于一個企業而言,了解客戶的需求是企業調整戰略部署最重要的依據,否則就有可能出現花費數十億研制出來的新產品卻無人問津的尷尬境地。一些企業為了實現這個目的,常用的方法是進行市場調查、或者由呼叫中心座席員向客戶發起電話調查等等,但這些方法一是受訪眾的覆蓋面積有限,二來客戶不一定配合,有些情況下甚至還會引起客戶的反感,如客戶正在召開重要會議,突然一個調查電話不合時宜的響起,可以想像客戶當時的惱怒,更不要提客戶會積極配合企業的調查了。
  智能語音分析系統對于該問題的解決之道是首先將海量的電話錄音轉為文本,這樣就可以像使用搜索引擎那樣來對通話進行關鍵字搜索,以找到有價值的通話錄音。
  ASR自動語音識別在呼叫中心系統中的應用,自動語音識別通常有以下幾種分類方法:
  1.按系統的用戶情況分:特定人和非特定人識別系統;
  2.按系統詞匯量分:小詞匯量、中詞匯量和大詞匯量系統;
  3.按語音的輸入方式分:孤立詞、連接詞、連續語音系統等;
  4.按輸入語音的發音方式分:朗讀式、口語(自然發音)式;
  5.按輸入語音的方言背景情況分:普通話、方言背景普通話、方言語音識別系統;
  6.按輸入語音的情感狀態分;中性語音、情感語音識別系統。
  自動語音識別(ASR)在呼叫中心系統中的應用,英語通常采用上下文相關的音素建模,漢語的協同發音不如英語嚴重,可以采用音節建模。系統所需的訓練數據大小與模型復雜度有關。模型設計得過于復雜以至于超出了所提供的訓練數據的能力,會使得性能急劇下降。

注明:文章轉自CTI論壇

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