度言軟件首席科學家Charles Lu，Ph.D. CharlesLu，Ph。D。畢業于上海交通大學，隨后赴美留學。1994年畢業于美國緬因大學，獲博士學位，隨后進入計算機行業，從事數據建模及可靠性方向研究。在美國先后就職于Boston地區Nuance（SIRI語音識別，全球領先的語音識別、自然語義處理公司）擔任項目經理，負責公司產品整合，在與IBM、Microsoft等關鍵合作項目中承擔重要角色；2006年加入北美最大的呼叫中心服務商WEST CORP；2010年加入微策略（NASDAQ:MSTR)，隨后加入Genesys呼叫中心（全球聯絡中心領導者），帶領團隊完成多項攻關項目，做出了有力貢獻。
如何更好地傾聽客戶的聲音對大多數現代的聯絡中心來說是一個挑戰。許多不同的技術用于確定和評估客戶交互的質量，例如通話時間、斷開率或響應時間。
語音分析在這里起著重要的作用。使用語音分析，可以從非結構化數據中自動識別和提取相關信息進行分析。語音分析技術提供了重要的功能，如語音索引、情緒檢測、說話者識別、查詢引擎、搜索引擎、分析和統計、儀表板和報告，這些功能可為客戶提供實時分析以便即時決策。
許多企業正在采用語音分析技術來增強其業務流程，以不斷提高客戶滿意度。語音分析是聯系中心發展最快的技術之一。在過去的幾年中，語音分析的實施已經變得司空見慣，在未來，我們預計這一趨勢將會加速。
呼叫中心的語音分析技術包括以下幾個范疇：
- 語音索引—通過將整個對話轉換為一串音素(語音的基本單位)，語音索引技術可以立即識別預定義的單詞列表或允許自由文本搜索。
- 語音到文本轉錄（STT）—這種方法將整個音頻交換轉換為標準文本，促進更深層次的數據挖掘。通過在許多記錄和渠道中獨立識別模式，STT技術可幫助用戶找到客戶交互中的根本原因和趨勢主題
- 說話人分離—說話人分離使用復雜的聲學算法將單個音頻通道上的兩個說話人分離為兩個虛擬通道，允許對其語音進行獨立分析。
- 情感檢測—通過分析客戶的聲音，了解其音調或音調的變化，從而判斷客戶的情緒狀態。
- 語音覆蓋分析—突出顯示客戶和座席同時通話的時刻，這是客戶不滿意的指示器。然而，當他們兩個都不說話時，就是時候要關注座席的知識缺失了。
企業的外呼業務面對不斷收緊的監管需要更準確的風險管理，語音分析技術成為外呼解決方案不可或缺的工具。度言軟件應用最先進的語音分析技術，助力企業提高效率同時滿足合規性。
通過呼叫中心質檢對整體客服人員的服務進行評估檢查，從而起到維持整體企業服務的水平，同時在維持的基準之上提升服務質量。
度言智能云聯絡平臺不僅可以應用于金融、保險、通信等行業中呼叫中心，還能為電商、教育、快遞等行業大體量的呼叫中心提供質檢服務。滿足企業呼叫中心根據語音信息進行客服工作滿意度質檢分析，也可以根據業務需求挖掘數據信息，來制定和優化業務要求。
