语音分析工具配备了一系列先进技术，可以将语音数据转化为有价值的见解。让我们来看看其中一些技术和组件：
1.自动语音识别
自动语音识别 (ASR) 使用人工智能技术将口语转换为书面文本。它将语音通话翻译成可读且可扫描的文字记录。
ASR 使用自适应算法和机器学习模型来转录语音。这些模型经过大量语音样本的训练，因此可以识别不同的口音、发音和语音模式。
2.自然语言处理（NLP）
自然语言处理 (NLP) 是现代分析的基石。它结合了人工智能、计算机科学、语言学和机器 俄羅斯電話號碼 学习，从语音和文本数据中提取含义和上下文。
NLP 根据预设规则检查句子、单词及其关系，并理解最复杂的客户互动及其背景。它分为五个阶段：
- 通过将文本分解 创新+内容=最成功的牙医数字营销策略 为段落、短语和单词来分析单词结构
- 检查语法和单词排列，以确定单词之间的关系
- 通过关注单词或短语的字面意思来寻找语句的含义
- 通过分析前面的单词和句子来识别句子的更大上下文
- 从语言的使用中提取意义，得出文本的本意，而不是字面意思
3.主题建模
主题建模是 NLP 中用于识别关键主题的一种技术。它扫描大量数据以揭示对话中讨论的常见主题和话题。
此功能使客户支持经理能 WhatsApp 号码 够标记对话并将其路由到正确的支持团队。
示例：您可以在一个主题下标记带有“订阅”、“信用卡”和“余额查询”等字词的对话，并将其路由到帐户团队。同样，包含“故障”和“登录问题”等字词的呼叫可以发送给技术团队。
4. 关键词识别
关键词识别有助于检测语音数据中的一组特定单词和短语。它允许您选择特定单词作为特定操作的触发器。
例如：它可以检测出诸如“沮丧”或“麻烦”之类的负面词语。管理人员可以针对此类负面词语设置警报，在触发警报时监控通话，并在必要时进行干预。
5.情绪分析
客户情绪分析通过检查对话来检测三种情绪——积极、消极和中性。它允许企业衡量客户满意度、评估客服人员的表现并改善客户服务。
情感分析检查词汇和声学特征：
| 特征 | 分析内容 |
|---|---|
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词汇
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分析单词来检测潜在的情绪是消极的、积极的还是中性的。
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声学
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检查音调、音高、语速和其他与频率相关的指标
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示例：像“糟糕”和“延迟交货”这样的词语通常表示负面情绪，而“优质产品”则表示积极情绪。管理人员可以使用语音分析工具来标记这些词语并优先处理客户来电。
6. 说话人分类
说话人日志记录在分析多个说话人的语音通信时非常有用。此功能使语音到文本的转录变得简单，并提高了转录的可读性。此外，它还可以帮助销售经理审查涉及多人的售后会议。
示例：它使管理人员能够检查客户是否同意条款和条件。
7. 意图分类
语音分析具有可以识别和分类客户来电意图或目的的算法。可以分析单个单词，以表明客户是在提出投诉、建议、疑问、反馈还是请求。
- 示例 1：产品有缺陷。似乎出了问题。（投诉）
- 示例 2：我的购买状态如何？ （查询）
然后，代理商可以利用这些数据中可操作的见解来指导他们的决策。
8.实时分析
语音分析工具还通过报告和仪表板提供实时分析。它们使座席在实时通话期间随时可以获得当前和过去对话的见解和数据。他们可以使用这些见解将对话情境化和个性化。
管理人员还可以实时访问通话数据和报告，以评估代理绩效。您还可以即时了解客户情绪。
9. 安全功能
高级分析工具具有保护敏感数据的安全功能。例如，使用语音加密可防止数据泄露。许多解决方案还具有确保通话来自真人而非机器人的功能。