CN109327632A - 客服录音的智能质检***、方法及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种客服录音的智能质检***，所述***包括语音识别单元、质检评分模块、质检平台；所述语音识别模块，用于获取客服语音文件，并对客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；所述质检评分模块，用于对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；所述质检评分模块，还用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。本发明还提供了一种客服录音的智能质检方法及计算机可读存储介质。本发明解决了现有客服录音质检流程存在依赖人工、检查覆盖率低、难以对客服服务质量进行全面评估的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及自动化信息处理技术领域，尤其涉及一种客服录音的智能质检***、方法及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，大多数企业对于客服质检流程一般是先通过质检人员收听客服录音，对客服录音进行抽检和打分，进而完成对电话客服服务质量的评估，具体流程如图1所示。
在此类质检过程中，客服录音抽取和打分基本上由人工完成，而人工抽查具有一定的局限性，检查覆盖率低，存在成质检样本失衡的风险。一般情况，质检人员比例远少于客服人员，因此无法对客服服务质量进行全面评估。同时，随着客服人员的增多，为保证客服服务质量，质检人员也需要相应成线性增长。这样也会耗费了大量的人力资源。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种客服录音的智能质检***、方法及计算机可读存储介质，旨在解决现有客服录音质检流程存在依赖人工、检查覆盖率低、难以对客服服务质量进行全面评估的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种客服录音的智能质检***，所述***包括语音识别单元、质检评分模块、质检平台；
所述语音识别模块，用于获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
所述质检评分模块，用于对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
所述质检评分模块，还用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
优选地，所述语音识别模块包括语音获取单元、语音存储单元、解压单元、语音识别单元；其中，
所述语音获取单元，与预设语音数据库连接，用于获取预存在所述语音数据库中的客服语音文件；
所述语音存储单元，用于压缩并存储所述客服语音文件；
所述解压单元，用于在接收到质检指令时，从所述语音存储单元调取并解压所述客服语音文件；以及将解压后的所述客服语音文件发送至所述语音识别单元；
所述语音识别单元，用于对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
优选地，所述质检评分模块包括预处理单元、分析评分单元、统计单元、推送单元；其中，
所述预处理单元，用于读取所述语音识别单元提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
所述分析评分单元，用于基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
所述统计单元，用于从所述分析评分单元获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表；
所述推送单元与所述质检平台连接，用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
优选地，所述预处理包括文本数据的分词、纠错、改写处理。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种客服录音的智能质检方法，所述方法包括：
获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
优选地，所述获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据的步骤，具体包括：
获取预存在电信运营商的语音数据库中的客服语音文件；
压缩并存储所述客服语音文件；
在接收到质检指令时，提取并解压所述客服语音文件；
对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
优选地，所述对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分的步骤，具体包括：
读取已提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
所述对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表的步骤，具体包括：
获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；
基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表。
优选地，所述预处理包括文本数据的分词、纠错、改写处理。
优选地，所述对预处理文本数据进行分析的内容包括：时间识别、断话识别、冷场识别、语气识别、情绪识别、方言使用识别、用语规范识别、语义清晰度、语句连贯性。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有客服录音的智能质检程序，所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时实现如上所述的客服录音的智能质检方法的步骤。
本发明实施例提出一种客服录音的智能质检***、方法及计算机可读存储介质，通过将客服语音转化成文本数据，并基于文本数据进行智能质检。这样，摆脱了现有质检流程对人工的依赖，不需要人工对文字数据进行分析，实现了客服语音的全面评估，还实现了根据标准化的质检评分规则对质检指标进行自动评分。从而，节约了大量的时间成本以及人力成本，提高了质检的覆盖率，提高了打分标准的标准化程度和质检评分的准确性。
附图说明
图1为现有客服语音的质检流程图；
图2为本发明客服录音的智能质检***组成的框图；
图3为本发明客服录音的智能质检方法第一实施例的流程图；
图4为图3所示的第一实施例中步骤S10的具体实现示意图；
图5为图3所示的第一实施例中步骤S20～S40具体实现示意图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参见图2，图2为本发明提出的一种客服录音的智能质检***组成的框图。其中，所述***包括语音识别模块10、质检评分模块20、质检平台30；
所述语音识别模块10，用于获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
更具体地，所述语音识别模块10包括如下功能单元：语音获取单元110、语音存储单元120、解压单元130、语音识别单元140；其中，
所述语音获取单元110，与电信运营商的语音数据库D1连接，用于获取预存在所述语音数据库D1中的客服语音文件。此处所指电信运营商包括各类电信运营商、电线服务提供方等。客服人员在与客户进行电话沟通时，电信通话***对客服人员与客户的电话沟通语音进行录音，并存储在特定的语音数据库中。语音识别模块10可以以定期获取的方式获取客服语音文件，客服语音文件具体可以是前一天的若干个客服人员的电话录音文件。这样，可以保持隔天的频率进行质检，提高质检的及时性。
所述语音存储单元120，用于压缩并存储所述客服语音文件；
语音存储单元120还可以是专门设置的文件存储***，用于压缩并存储客服语音文件。这样，客服语音文件以离线的形式存储下来，便于在需要时进行调取。
所述解压单元130，用于在接收到质检指令时，从所述语音存储单元120调取并解压所述客服语音文件；以及将解压后的所述客服语音文件发送至所述语音识别单元140；
根据该质检指令，从语音存储单元中提取出客服语音文件的压缩文件，并进行解压。在解压时，一次性解压提取的各压缩文件，然后执行步骤S14。或者逐一解压某一压缩文件，并执行步骤S14，直至各压缩文件均已解压。
所述语音识别单元140，用于对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
语音识别单元140具备语音识别功能，通过语音识别技术对客服语音文件进行语音识别。语音识别结果以文本数据的形式输出至质检评分模块20。
即语音识别模块10通过语音识别技术对离线的电话录音进行识别，并提取出与电话录音对应的文本数据。其中，可以根据电话录音中的说话人的语音特征(如声纹特征)，进一步将文本数据分类成客户语音对应的文本数据、客服人员语音对应的文本数据，以便于进行精准的评价分析。
这样极大程度地减少了人工听取客服录音的时间。文本数据还可以进行保存，方便后期进行查看。
所述质检评分模块20，用于对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
所述质检评分模块20，还用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台30。
更具体地，所述质检评分模块20包括如下功能模块：预处理单元210、分析评分单元220、统计单元230、推送单元240；其中，
所述预处理单元210，用于读取所述语音识别模块10提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
其中，所述预处理包括文本数据的分词、纠错、改写处理。此外，其它类型的预处理方式也在本发明的保护范围之内。对原始的文本数据进行预处理，可以使得文本数据更加规范和标准；对应得到的预处理文本数据有助于执行后续的分析、评分和统计。
所述分析评分单元220，用于基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
自然语言处理技术，即NLP(Natural Language Processing))技术，是研究人与计算机交互的语言问题的相关技术。通过自然语言处理技术，可以实现将预处理文本数据标准化与结构化。
所述对预处理文本数据进行分析的内容包括：时间识别、断话识别、冷场识别、语气识别、情绪识别、方言使用识别、用语规范识别、语义清晰度、语句连贯性。预设质检评分规则包含各质检指标的计算方式(或者加分/扣分规则)，质检指标内容、各质检指标的计算方式可以根据实际需要进行设置。例如，质检指标分为两种大类：服务态度项和业务能力项。服务态度项用于表征客服人员的服务态度，业务能力项用于表征客服人员的业务能力水平。
举例来说，服务态度项中包含有客服人员情绪状态指标。计算客服人员情绪状态指标得分的参数包括客服人员情感参数、客户情感参数、情绪敏感词汇出现频次、客户满意度评分等，不同的参数对应不同的权重系数，各参数与对应的权重系数进行加权求和，得到的分数即为客服人员情绪状态指标得分。
所述统计单元230，用于从所述分析评分单元220获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表；
在统计分析时，可以汇总各质检指标的评分结果，以及按照各种统计分析方式进行对应的统计与分析。例如，统计某一部门的客服人员的平均质检总分，分析客服人员的业务能力项的变化情况，分析客服人员的服务态度项的变化情况等。基于统计得到的相关数据及分析得到的相关结论，生成对应的质检统计报表。该质检统计报表显示统计得到的相关数据及分析得到的相关结论，其中包含各类型的统计图、统计表及文字、数字。
所述推送单元240与所述质检平台30连接，用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台30。
推送单元240与质检平台30以有线通信或者无线通信方式连接。质检平台30具体可以是基于本地服务器或者云端服务器搭建的平台/***，其具体用于采集推送单元240推送的质检统计报表，并将相关的报表数据整理并存储。质检人员通过该质检平台，可以调取某一客服人员的质检统计的报表数据，以及查看到某一客服人员的质检情况。此外，推送单元240还可以通过大数据推送技术将质检统计报表推送到质检平台30，从而使得推送的质检统计报表更加精准。例如，质检人员需要考察客服人员的敏感词使用情况，此时通过大数据推送技术，抓取出客服人员高频词使用的敏感词；这样，避免了质检人员重新对各质检统计报表进行查看和分析，提高了质检效率和有效性。
本发明客服录音的智能质检***将客服语音转化成文本数据，并基于文本数据进行智能质检。这样，摆脱了现有质检流程对人工的依赖，不需要人工对文字数据进行分析，实现了客服语音的全面评估，还实现了根据标准化的质检评分规则对质检指标进行自动评分。从而，节约了大量的时间成本以及人力成本，提高了质检的覆盖率，提高了打分标准的标准化程度和质检评分的准确性。
此外，本发明还提供一种客服录音的智能质检方法。
请参见图3，图3为本发明客服录音的智能质检方法第一实施例的流程图。
在本实施例中，所述方法包括：
步骤S10，获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
在具体实施时，步骤S10具体包括：
步骤S11，获取预存在电信运营商的语音数据库中的客服语音文件；
具体地，先与电信运营商的语音数据库建立连接，并获取预存在所述语音数据库中的客服语音文件。此处所指电信运营商包括各类电信运营商、电线服务提供方等。客服人员在与客户进行电话沟通时，电信通话***对客服人员与客户的电话沟通语音进行录音，并存储在特定的语音数据库中。
进一步地，以定期获取的方式获取客服语音文件，客服语音文件具体可以是前一天的若干个客服人员的电话录音文件。这样，可以保持隔天的频率进行质检，提高质检的及时性。
步骤S12，压缩并存储所述客服语音文件；
本***专门设置一语音存储单元，用于压缩并存储客服语音文件。这样，客服语音文件以离线的形式存储下来，便于在需要时进行调取。
步骤S13，在接收到质检指令时，提取并解压所述客服语音文件；
根据该质检指令，从语音存储单元中提取出客服语音文件的压缩文件，并进行解压。在解压时，一次性解压提取的各压缩文件，然后执行步骤S14。或者逐一解压某一压缩文件，并执行步骤S14，直至各压缩文件均已解压。
步骤S14，对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
请参照图4所示的流程图，其具体可以通过语音识别单元实现，该语音识别单元具备语音识别功能，通过语音识别技术对客服语音文件进行语音识别。语音识别结果以文本数据的形式输出至后续的功能单元。
即通过语音识别技术对离线的电话录音进行识别，并提取出与电话录音对应的文本数据。其中，可以根据电话录音中的说话人的语音特征(如声纹特征)，进一步将文本数据分类成客户语音对应的文本数据、客服人员语音对应的文本数据，以便于进行精准的评价分析。
这样极大程度地减少了人工听取客服录音的时间。文本数据还可以进行保存，方便后期进行查看。
步骤S20，对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
步骤S20具体包括：
步骤S21，读取已提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
其中，所述预处理包括文本数据的分词、纠错、改写处理。此外，其它类型的预处理方式也在本发明的保护范围之内。对原始的文本数据进行预处理，可以使得文本数据更加规范和标准；对应得到的预处理文本数据有助于执行后续的分析、评分和统计。
步骤S22，基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
自然语言处理技术，即NLP(Natural Language Processing))技术，是研究人与计算机交互的语言问题的相关技术。通过自然语言处理技术，可以实现将预处理文本数据标准化与结构化。
所述对预处理文本数据进行分析的内容包括：时间识别、断话识别、冷场识别、语气识别、情绪识别、方言使用识别、用语规范识别、语义清晰度、语句连贯性。预设质检评分规则包含各质检指标的计算方式(或者加分/扣分规则)，质检指标内容、各质检指标的计算方式可以根据实际需要进行设置。例如，质检指标分为两种大类：服务态度项和业务能力项。服务态度项用于表征客服人员的服务态度，业务能力项用于表征客服人员的业务能力水平。
举例来说，服务态度项中包含有客服人员情绪状态指标。计算客服人员情绪状态指标得分的参数包括客服人员情感参数、客户情感参数、情绪敏感词汇出现频次、客户满意度评分等，不同的参数对应不同的权重系数，各参数与对应的权重系数进行加权求和，得到的分数即为客服人员情绪状态指标得分。
步骤S30，对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
步骤S30具体包括：步骤S31，获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；步骤S32，基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表。
在统计分析时，可以汇总各质检指标的评分结果，以及按照各种统计分析方式进行对应的统计与分析。例如，统计某一部门的客服人员的平均质检总分，分析客服人员的业务能力项的变化情况，分析客服人员的服务态度项的变化情况等。基于统计得到的相关数据及分析得到的相关结论，生成对应的质检统计报表。该质检统计报表显示统计得到的相关数据及分析得到的相关结论，其中包含各类型的统计图、统计表及文字、数字。
步骤S40，将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
具体地，与质检平台以有线通信或者无线通信方式连接。质检平台具体可以是基于本地服务器或者云端服务器搭建的平台/***，其具体用于采集推送的质检统计报表，并将相关的报表数据整理并存储。质检人员通过该质检平台，可以调取某一客服人员的质检统计的报表数据，以及查看到某一客服人员的质检情况。此外，还可以通过大数据推送技术将质检统计报表推送到质检平台，从而使得推送的质检统计报表更加精准。例如，质检人员需要考察客服人员的敏感词使用情况，此时通过大数据推送技术，抓取出客服人员高频词使用的敏感词；这样，避免了质检人员重新对各质检统计报表进行查看和分析，提高了质检效率和有效性。步骤S20～S40的具体实现请参见图5。
在本实施例中，将客服语音转化成文本数据，并基于文本数据进行智能质检。这样，摆脱了现有质检流程对人工的依赖，不需要人工对文字数据进行分析，实现了客服语音的全面评估，还实现了根据标准化的质检评分规则对质检指标进行自动评分。从而，节约了大量的时间成本以及人力成本，提高了质检的覆盖率，有助于提高质检评分的标准化程度、质检评分的准确性和客观性。
此外，如上所述的各模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过所述客服录音的智能质检程序来指令相关的硬件来完成，所述客服录音的智能质检程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述客服录音的智能质检程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述客服录音的智能质检程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
所述计算机可读存储介质上存储有客服录音的智能质检程序，所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时实现如上任一项所述的客服录音的智能质检方法的步骤。
所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时实现如下操作：
获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
进一步地，所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取预存在电信运营商的语音数据库中的客服语音文件；
压缩并存储所述客服语音文件；
在接收到质检指令时，提取并解压所述客服语音文件；
对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
进一步地，所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时还实现如下操作：
读取已提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分。
进一步地，所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；
基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (10)
1.一种客服录音的智能质检***，其特征在于，所述***包括语音识别单元、质检评分模块、质检平台；
所述语音识别模块，用于获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
所述质检评分模块，用于对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
所述质检评分模块，还用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
2.如权利要求1所述的客服录音的智能质检***，其特征在于，所述语音识别模块包括语音获取单元、语音存储单元、解压单元、语音识别单元；其中，
所述语音获取单元，与预设语音数据库连接，用于获取预存在所述语音数据库中的客服语音文件；
所述语音存储单元，用于压缩并存储所述客服语音文件；
所述解压单元，用于在接收到质检指令时，从所述语音存储单元调取并解压所述客服语音文件；以及将解压后的所述客服语音文件发送至所述语音识别单元；
所述语音识别单元，用于对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
3.如权利要求1所述的客服录音的智能质检***，其特征在于，所述质检评分模块包括预处理单元、分析评分单元、统计单元、推送单元；其中，
所述预处理单元，用于读取所述语音识别单元提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
所述分析评分单元，用于基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
所述统计单元，用于从所述分析评分单元获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表；
所述推送单元与所述质检平台连接，用于将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
4.如权利要求3所述的客服录音的智能质检***，其特征在于，所述预处理包括文本数据的分词、纠错、改写处理。
5.一种客服录音的智能质检方法，其特征在于，所述方法包括：
获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据；
对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表；
将各质检指标的所述评分结果和/或所述质检统计报表推送至所述质检平台。
6.如权利要求5所述的客服录音的智能质检方法，其特征在于，所述获取客服语音文件，并对所述客服语音文件进行语音识别，提取对应的文本数据的步骤，具体包括：
获取预存在电信运营商的语音数据库中的客服语音文件；
压缩并存储所述客服语音文件；
在接收到质检指令时，提取并解压所述客服语音文件；
对所述客服语音文件进行语音识别，并提取出对应的文本数据。
7.如权利要求5所述的客服录音的智能质检方法，其特征在于，所述对所述文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分的步骤，具体包括：
读取已提取的所述文本数据，并基于预设自然语言处理技术，对所述文本数据进行预处理，得到对应的预处理文本数据；
基于预设自然语言处理技术，对所述预处理文本数据进行分析；根据分析结果及预设质检评分规则，对质检指标进行评分；
所述对各质检指标的评分结果进行统计分析，得到对应的质检统计报表的步骤，具体包括：
获取各质检指标的评分结果，对各质检指标的评分结果进行统计分析；
基于统计分析结果，生成对应的质检统计报表。
8.如权利要求7所述的客服录音的智能质检方法，其特征在于，所述预处理包括文本数据的分词、纠错、改写处理。
9.如权利要求7所述的客服录音的智能质检方法，其特征在于，所述对预处理文本数据进行分析的内容包括：时间识别、断话识别、冷场识别、语气识别、情绪识别、方言使用识别、用语规范识别、语义清晰度、语句连贯性。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有客服录音的智能质检程序，所述客服录音的智能质检程序被处理器执行时实现如权利要求5-9中任一项所述的客服录音的智能质检方法的步骤。
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