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淺析語音分析技術的原理、實施與回報

　　隨著人們對產品與服務個性化需求的提升，廠商要能更好地理解客戶，才能留住自己的競爭優勢。其中，最理想的方法之一是投入一定的時間去檢查員工與客戶之間的互動。而語音分析技術恰能幫助企業實現這一目標，加深對客戶的了解。　　就目前來看，語音分析市場依然處在萌芽階段，并不是所有的企業都充分認識到這一技術的存在。在2009年，大部分語音分析產品廠商都抱著同樣的期盼，希望今年的語音分析技術過渡率能有所攀升。根據研究機構Aberdeen在去年末所做出的調研，有31%的同類最佳公司已實施了語音分析技術，而在普通公司里，這一技術的過渡率不到18%。　　語音分析到底是什么? 　　過渡率提升緩慢的主要原因之一是缺乏對語音分析的深入理解，在Aberdeen的研究報告中，有43%的受訪者表示他們根本就不知道語音分析到底意味著什么。　　根據Aberdeen的定義，語音分析是一種能從雙方對話中，自動挖掘未經結構化的音頻數據，獲取表達內容和表達模態(比如情緒和語速等)的技術。這種音頻數據可以有多種來源，比如呼叫中心的客服代表與客戶之間的對話。　　另外，了解如何挖掘音頻數據也有助于理解語音分析的重要性。語音分析的種類主要分為兩種：基于音素和語音轉換文字(即LVSCR – 大詞匯量連續語音識別)。基于音素的語音分析能搜索音頻文件的音素，也就是語言中最基本的發音。它儲存了大量語音內容作為參考，在搜索音頻文件中的信息時加以匹配。而LVCSR能將音素轉換為可搜索的文本，隨后通過LVSCR引擎來搜索音頻，發現能與字典中的文本相匹配的發音。　　為什么要過渡到語音分析? 　　為了能讓語音分析在企業中的過渡率保持上升軌道，就首先要理解企業實施該技術的重要性。Aberdeen就對受訪者進行調查，來找出是什么原因驅動他們將語音分析技術介紹到他們的呼叫中心里。　　有大部分的公司(66%)表示他們實施語音分析技術是為了提高客戶體驗。另外也有部分公司表示是為了改善客戶保持率、降低成本、提高監控效率等等。　　語音分析的使用與回報　　隨著視頻技術在消費者與企業雙方使用率的提高，有大量的音頻被鎖定在視頻文件中，但卻很難去逐一發掘出這些信息。人們通常采用關鍵詞、詞組和標題等方式來識別視頻文件。而語音分析就可以對鎖定在視頻文件中的信息提供更加需求細分的操作。這能為公司節省在創建正確的關鍵詞上所耗費的時間和金錢。　　不管你是呼叫中心的坐席，還是非呼叫中心的用戶，都能從語音分析中得到滿意的回報。比如在法律行業，訴訟人可以快速搜索成百上千的文件，而在過去，這要花費巨大的精力和人力。另外，財務金融公司也可以進行更大范圍的對話抽樣，來密切監控他們的業務，保持合規性。　　還有如市場、公共關系、銷售和工程等部門，以及財務服務、保險、保健和制藥等行業，都可從語音分析的實施中獲益匪淺。值得一提的是，語音分析不應被視為一種獨立應用，它也可以作為CRM應用、遠程學習應用、或商業智能應用中的一個模塊被高度使用，為用戶創造更多價值。　　小結　　目前，語音分析技術在呼叫中心里的過渡率仍不算高，但是未來前景卻受到一致看好。雖然語音分析的成長率和接受率目前主要體現在呼叫中心里，但這并不表示它在其它各行業、各公司中就無用武之地。關鍵是如何培養市場對于語音分析解決方案及其回報的正確認識，將有助于該市場未來的發展程度。

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淺析語音分析技術的原理、實施與回報