浅析语音分析技术的原理、实施与回报-巨人网络通讯

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浅析语音分析技术的原理、实施与回报

　　随着人们对产品与服务个性化需求的提升，厂商要能更好地理解客户，才能留住自己的竞争优势。其中，最理想的方法之一是投入一定的时间去检查员工与客户之间的互动。而语音分析技术恰能帮助企业实现这一目标，加深对客户的了解。　　就目前来看，语音分析市场依然处在萌芽阶段，并不是所有的企业都充分认识到这一技术的存在。在2009年，大部分语音分析产品厂商都抱着同样的期盼，希望今年的语音分析技术过渡率能有所攀升。根据研究机构Aberdeen在去年末所做出的调研，有31%的同类最佳公司已实施了语音分析技术，而在普通公司里，这一技术的过渡率不到18%。　　语音分析到底是什么? 　　过渡率提升缓慢的主要原因之一是缺乏对语音分析的深入理解，在Aberdeen的研究报告中，有43%的受访者表示他们根本就不知道语音分析到底意味着什么。　　根据Aberdeen的定义，语音分析是一种能从双方对话中，自动挖掘未经结构化的音频数据，获取表达内容和表达模态(比如情绪和语速等)的技术。这种音频数据可以有多种来源，比如呼叫中心的客服代表与客户之间的对话。　　另外，了解如何挖掘音频数据也有助于理解语音分析的重要性。语音分析的种类主要分为两种：基于音素和语音转换文字(即LVSCR – 大词汇量连续语音识别)。基于音素的语音分析能搜索音频文件的音素，也就是语言中最基本的发音。它储存了大量语音内容作为参考，在搜索音频文件中的信息时加以匹配。而LVCSR能将音素转换为可搜索的文本，随后通过LVSCR引擎来搜索音频，发现能与字典中的文本相匹配的发音。　　为什么要过渡到语音分析? 　　为了能让语音分析在企业中的过渡率保持上升轨道，就首先要理解企业实施该技术的重要性。Aberdeen就对受访者进行调查，来找出是什么原因驱动他们将语音分析技术介绍到他们的呼叫中心里。　　有大部分的公司(66%)表示他们实施语音分析技术是为了提高客户体验。另外也有部分公司表示是为了改善客户保持率、降低成本、提高监控效率等等。　　语音分析的使用与回报　　随着视频技术在消费者与企业双方使用率的提高，有大量的音频被锁定在视频文件中，但却很难去逐一发掘出这些信息。人们通常采用关键词、词组和标题等方式来识别视频文件。而语音分析就可以对锁定在视频文件中的信息提供更加需求细分的操作。这能为公司节省在创建正确的关键词上所耗费的时间和金钱。　　不管你是呼叫中心的坐席，还是非呼叫中心的用户，都能从语音分析中得到满意的回报。比如在法律行业，诉讼人可以快速搜索成百上千的文件，而在过去，这要花费巨大的精力和人力。另外，财务金融公司也可以进行更大范围的对话抽样，来密切监控他们的业务，保持合规性。　　还有如市场、公共关系、销售和工程等部门，以及财务服务、保险、保健和制药等行业，都可从语音分析的实施中获益匪浅。值得一提的是，语音分析不应被视为一种独立应用，它也可以作为CRM应用、远程学习应用、或商业智能应用中的一个模块被高度使用，为用户创造更多价值。　　小结　　目前，语音分析技术在呼叫中心里的过渡率仍不算高，但是未来前景却受到一致看好。虽然语音分析的成长率和接受率目前主要体现在呼叫中心里，但这并不表示它在其它各行业、各公司中就无用武之地。关键是如何培养市场对于语音分析解决方案及其回报的正确认识，将有助于该市场未来的发展程度。

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