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呼叫中心智能语音质检是基于语音分析技术，为提升客户满意度、把握客户需求、发现服务质量问题，对录音数据进行分析，同时对客服人员工作的考评。
传统的质检为人工抽样检查评分，出现企业呼叫中心数据大量堆积，质检人员配备有限，而导致的质检工作任务繁重的状况。并且客服沟通情况多种多样，有大量的服务数据是需要反复的判定。所以质检量并非是纸面上能够计算出来的。
质检人员不但要听大量的录音、查看聊天记录，工作内容枯燥乏味，而且对于工作结果汇报也是左右为难，如果质检检查不出问题、老板不满意、认为呼叫中心质检体系没价值；如果检查出问题、客服人员又会有情绪，认为质检评分不公平。
对于普通的语音转文本来说，是一件很普遍大众的事。但由于外界干扰因素很多，如嘈杂的环境、录音不清晰等，则会降低质检的准确度。人工智能的优势便是对这些文本进行解析，分别从客服员及顾客的话语中进行断句、关键词识别、观点提取等工作，但很难判断客户的难易度。基于这些问题，呼叫中心改革了两大技术，以降低误差。
1、音频对比
音频对比是指从音频信号中提取特征，通过特征进行比对的方法进行有害信息检索的方法。该方法的核心在于提取的特征值需要满足一定的要求，比如抗噪性、转换不变性、鲁棒性、快速性等特点，同时也可通过音频的高低来判断客服人员的情绪。
2、情感识别
通过分析不同情感状态和语音声学参数的关联关系，综合考虑不同人对同一段语音的情感感知结果，建立语音情感识别模型。通话期间情绪的变化幅度完全能作为客服效果的有效评判工具。若客户在刚打通电话时表现出来的是对产品的极度不满意，则其被识别出来的情绪大体上应是“愤怒”或“失望”。倘若通过客服人员的解释说明，让对方解开了误会或达成了共识，则其最终的情绪会改变成“乐观”甚至是“愉快”。
总结：
总体来说，呼叫中心的智能语音质检的价值在于提高之间效率、让客服沟通智能化、提高客户满意度、完善客户服务。
