CN112235468A - 用于语音客服评价的音频处理方法及*** - Google Patents
用于语音客服评价的音频处理方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种用于语音客服评价的音频处理方法及***，所述方法包括对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频，并根据客服音频的时长来筛选得到候选客服音频；根据候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断候选客服音频是否包括抱怨内容；根据候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断候选客服音频是否包括表扬内容，并且在存在抱怨内容或存在表扬内容时，可以将其和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库或表扬数据库。通过采用本发明，可以对客服人员的客服音频进行自动处理，提高语音客服人员的工作质量评价效率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，具体是指一种用于语音客服评价的音频处理方法及***。
背景技术
随着社会的快速发展，服务行业的发展也是日新月异的。为了给客户提供更优质的服务，越来越多的行业都会有一些客服人员负责接听客户来电，并为客户解决相应问题，例如物业行业的客服人员可以处理房屋维修、事务咨询等事宜，旅游平台的客服人员可以处理出行订票、旅行推荐、酒店预订等事宜，保险行业的客服人员可以处理投保咨询、退保挽留等事宜。因此，客服人员的主要任务是给不同的客户解释不同的问题，而通常情况下，客户只有出现问题的时候才会拨打客服电话。
客服人员的服务质量直接会对客户对于该品牌或企业的观感造成影响。因此，对客服人员的服务工作进行质量评价也就显得尤为重要。现有的客服质量评价一般是通过人工主观判断来进行，不仅评价不够准确，而且效率很低，费时费力。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种用于语音客服评价的音频处理方法，可以对客服人员的客服音频进行自动处理，提高语音客服人员的工作质量评价效率。
为了实现上述目的，本发明具有如下构成：
本发明提供了一种用于语音客服评价的音频处理方法，包括如下步骤：
对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频；
从所述客服音频中选择音频时长大于预设时长阈值的，得到候选客服音频；
在所述候选客服音频中提取语音，对所述语音进行文本识别，得到所述候选客服音频的语音文本；
对所述候选客服音频中的声音频率和音量进行检测，得到所述候选客服音频的声音频率和音量；
根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，如果存在，则将所述抱怨内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库；
根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，如果存在，则将所述表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于表扬数据库。
可选地，所述采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，包括如下步骤：
判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词；
如果包括，则判断所述候选客服音频中对应于所述抱怨关键词的部分的声音频率是否大于第一频率阈值，且音量大于第一音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括抱怨内容，否则，所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括抱怨内容。
可选地，判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词，包括如下步骤：
对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分；
判断所述候选客服音频中客户音频部分是否包括预设的抱怨关键词。
可选地，所述采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，包括如下步骤：
判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词；
如果包括，则判断所述候选客服音频中对应于所述表扬关键词的部分的声音频率是否大于第二频率阈值，且音量大于第二音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括表扬内容，否则，所述候选客服音频中不包括表扬内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括表扬内容。
可选地，判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词，包括如下步骤：
对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分；
判断所述候选客服音频中客户音频部分是否包括预设的表扬关键词。
可选地，得到所述候选客服音频的语音文本之后，还包括如下步骤：
判断所述客服音频的数量是否大于预设音频数量阈值；
如果是，则检测所述候选客服音频的语音文本中的分类关键词，对所述候选客服音频进行分类；
从所述候选客服音频中选择预设指定类别的候选客服音频，将其他类别的候选客服音频不再作为候选客服音频；
判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容之后，还包括如下步骤：如果存在抱怨内容，则将所述抱怨内容和所述抱怨内容所对应的音频类别存储于抱怨数据库。
可选地，所述方法还包括采用如下步骤对于每个客服，确定所述客服所对应的指定类别：
根据该客服人员的ID从所述抱怨数据库中获取所述客服之前预设时间段内的抱怨内容；
统计所述客服之前的抱怨内容所对应的音频类别中，抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别。
可选地，所述对于每个客服，确定所述客服所对应的指定类别中，还包括如下步骤：
根据该客服人员的ID判断该客服之前预设时间段内的抱怨内容的出现次数是否大于预设次数阈值；
如果是，则根据该客服人员的ID从所述抱怨数据库中获取所述客服之前预设时间段内的抱怨内容，统计所述客服之前的抱怨内容所对应的音频类别中，抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别；
如果否，则根据所述客服人员的ID获取该客服人员的分组信息，并根据所述分组信息从所述抱怨数据库中查询该客服人员同组的其他客服人员在之前预设时间段内的抱怨内容，统计抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别。
本发明一实施例的一种用于语音客服评价的音频处理***，应用于所述的用于语音客服评价的音频处理方法，所述***包括：
音频采集模块，用于对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频；
音频筛选模块，用于从所述客服音频中选择音频时长大于预设时长阈值的，得到候选客服音频；
语音分析模块，用于在所述候选客服音频中提取语音，对所述语音进行文本识别，得到所述候选客服音频的语音文本；以及用于对所述候选客服音频中的声音频率和音量进行检测，得到所述候选客服音频的声音频率和音量；
内容提取模块，用于根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，如果存在，则将所述抱怨内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库；以及根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，如果存在，则将所述表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于表扬数据库。
可选地，所述内容提取模块采用如下步骤采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容：
所述内容提取模块判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词；
如果包括，则所述内容提取模块判断所述候选客服音频中对应于所述抱怨关键词的部分的声音频率是否大于第一频率阈值，且音量大于第一音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括抱怨内容，否则，所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
所述内容提取模块采用如下步骤采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容：
所述内容提取模块判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词；
如果包括，则所述内容提取模块判断所述候选客服音频中对应于所述表扬关键词的部分的声音频率是否大于第二频率阈值，且音量大于第二音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括表扬内容，否则，所述候选客服音频中不包括表扬内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括表扬内容。
综上所述，与现有技术相比，本发明提出一种用于语音客服评价的音频处理方法及***，可以对客服人员的客服音频进行自动处理，自动提取音频中包括的关键词，判断该音频是否涉及到客户抱怨或者客户表扬，并且在出现客户抱怨或客户表扬时，可以将该抱怨内容或表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库或表扬数据库，方便后续进行客服人员的工作质量评价时直接使用，从而提高了语音客服人员的工作质量评价效率，有助于提升对于客户的服务质量，进而提升企业品牌价值。
附图说明
图1是本发明一实施例的用于语音客服评价的音频处理方法的示意图；
图2是本发明一实施例的判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容的流程图；
图3是本发明一实施例的判断所述候选客服音频是否包括表扬内容的流程图；
图4是本发明一实施例的用于语音客服评价的音频处理***的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员应意识到，没有特定细节中的一个或更多，或者采用其它的方法、组元、材料等，也可以实践本发明的技术方案。在某些情况下，不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本发明。
如图1所示，为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种用于语音客服评价的音频处理方法，包括如下步骤：
对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频，一般客服人员与客户的语音通话都会完整进行录音的，因此，可以直接获取该客服人员的录制好的客服音频即可，该客户音频中一般是一次完整的语音通话服务过程的音频，既包括客户的语音，也包括客服的语音；
由于考虑到时长特别短的客服音频具有的参考价值非常小，因此进一步根据时长对客服音频进行一个简单的筛选，减小后续音频处理量，提高音频处理效率，具体地，从所述客服音频中选择音频时长大于预设时长阈值的客服音频，得到候选客服音频，此预设时长阈值的数值可以根据需要选择设定，例如1分钟、2分钟等等；
在所述候选客服音频中提取语音，对所述语音进行文本识别，得到所述候选客服音频的语音文本，语音到文本的转换可以采用现有技术中的语音识别技术来实现；
对所述候选客服音频中的声音频率和音量进行检测，得到所述候选客服音频的声音频率和音量；
根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，如果存在，则将所述抱怨内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库，此处抱怨内容指的是抱怨内容所对应的语音文本或语音文本的关键词；
根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，如果存在，则将所述表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于表扬数据库，此处表扬内容指的是表扬内容所对应的语音文本或语音文本的关键词。
因此，本发明提出了一种用于语音客服评价的音频处理方法，可以对客服人员的客服音频进行自动处理，自动提取音频中包括的关键词，判断该音频是否涉及到客户抱怨或者客户表扬，并且在出现客户抱怨或客户表扬时，可以将该抱怨内容或表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库或表扬数据库，方便后续进行客服人员的工作质量评价时直接使用，从而提高了语音客服人员的工作质量评价效率。
如图2所示，在该实施例中，所述采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，包括如下步骤：
判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词，例如，可以预设抱怨关键词包括“投诉”、“错误”、“多次未解决”等；
如果包括，则判断所述候选客服音频中对应于所述抱怨关键词的部分的声音频率是否大于第一频率阈值，且音量大于第一音量阈值，如果是，即表明用户在说有关于抱怨关键词的部分时情绪是比较激动的，此时则所述候选客服音频包括抱怨内容，否则，所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括抱怨内容。
进一步地，所述抱怨关键词可以包括多个组合，例如将“多次”、“未解决”、“再次”等作为一个抱怨关键词组合，判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词时，如果候选客服音频中只包括抱怨关键词组合的一个词，例如“多次”，可能无法说明该客户是在抱怨，需要该客户的音频中包括该抱怨关键词组合中的两个以上，甚至全部的抱怨关键词，才确定所述候选客服音频中包括预设的抱怨关键词，以提高抱怨识别的准确率。
在该实施例中，由于是对客户说话部分的自动分析，因此，需要只对客户音频部分进行抱怨内容的判断和提取，具体地，判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词，包括如下步骤：
对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分，声纹检测只需要对客服的声纹进行识别即可，将不符合客服的声纹的部分则作为客户音频部分；
判断所述候选客服音频中客户音频部分是否包括预设的抱怨关键词。
如图3所示，在该实施例中，所述采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，包括如下步骤：
判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词，例如，预设的表扬关键词可以包括“很好”、“很专业”、“十分感谢”等；
如果包括，则判断所述候选客服音频中对应于所述表扬关键词的部分的声音频率是否大于第二频率阈值，且音量大于第二音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括表扬内容，否则，所述候选客服音频中不包括表扬内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括表扬内容。
进一步地，所述表扬关键词可以包括多个组合，例如将“一次”、“快速”、“感谢”等作为一个表扬关键词组合，判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词时，如果候选客服音频中只包括表扬关键词组合的一个词，例如“一次”，可能无法说明该客户是在表扬，需要该客户的音频中包括该表扬关键词组合中的两个以上，甚至全部的表扬关键词，才确定所述候选客服音频中包括预设的表扬关键词，以提高表扬识别的准确率。
在该实施例中，由于是对客户说话部分的自动分析，因此，需要只对客户音频部分进行表扬内容的判断和提取，具体地，判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词，包括如下步骤：
对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分，声纹检测只需要对客服的声纹进行识别即可，将不符合客服的声纹的部分则作为客户音频部分；
判断所述候选客服音频中客户音频部分是否包括预设的表扬关键词。
在该实施例中，得到所述候选客服音频的语音文本之后，还包括如下步骤：
判断所述客服音频的数量是否大于预设音频数量阈值；
如果所述客服音频的数量大于预设音频数量阈值，说明客服音频的数量很大，为了对音频处理量进行缩减，并且为了保证不同客服之间评价的基础的统一，需要进一步对所述客服音频进行一定的筛选，具体地，检测所述候选客服音频的语音文本中的分类关键词，对所述候选客服音频进行分类；此处预设音频数量阈值的数值可以根据需要选择和设定，具体地，可以根据***的处理能力来进行选择；
从所述候选客服音频中选择预设指定类别的候选客服音频，将其他类别的候选客服音频不再作为候选客服音频。
判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容之后，还包括如下步骤：如果存在抱怨内容，则将所述抱怨内容和所述抱怨内容所对应的音频类别存储于抱怨数据库，用于后续设定预设指定类别时的参考。
在该实施例中，所述用于语音客服评价的音频处理方法还包括采用如下步骤对于每个客服，确定所述客服所对应的指定类别：
根据该客服人员的ID从所述抱怨数据库中获取所述客服之前预设时间段内的抱怨内容；此预设时间段的时间长度可以根据需要选择设定，例如一个月、一个季度等等；
由于所述抱怨数据库中存储有每个抱怨内容所对应的音频类别，因此可以统计所述客服之前的抱怨内容所对应的音频类别中，抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别。即选择该客服之前比较薄弱的音频类别作为预设指定类别。
在该实施例中，所述对于每个客服，确定所述客服所对应的指定类别中，还包括如下步骤：
根据该客服人员的ID判断该客服之前预设时间段内的抱怨内容的出现次数是否大于预设次数阈值，即如果抱怨内容出现次数很少，则可能该客服的数据并不具有参考性，则可以根据同组人员的抱怨内容来统计分析；
如果是，则根据该客服人员的ID从所述抱怨数据库中获取所述客服之前预设时间段内的抱怨内容，统计所述客服之前的抱怨内容所对应的音频类别中，抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别；
如果否，则根据所述客服人员的ID获取该客服人员的分组信息，并根据所述分组信息从所述抱怨数据库中查询该客服人员同组的其他客服人员在之前预设时间段内的抱怨内容，统计抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别。
如图4所示，本发明一实施例的一种用于语音客服评价的音频处理***，应用于所述的用于语音客服评价的音频处理方法，所述***包括：
音频采集模块100，用于对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频，所述客服音频可以是在客服与客户通话过程中实时录音得到的，存储于音频管理数据库中，所述音频管理数据库还存储有各个客服音频所对应的客服人员的ID、该录音的时间、录音的时长等等，所述音频采集模块100可以根据该客服人员的ID从音频管理数据库中查询到所对应的录音音频；
音频筛选模块200，用于从所述客服音频中选择音频时长大于预设时长阈值的，得到候选客服音频，此预设时长阈值的数值可以根据需要选择设定，例如1分钟、2分钟等等；
语音分析模块300，用于对所述候选客服音频中的特征进行提取，具体地，所述语音分析模块300在所述候选客服音频中提取语音，对所述语音进行文本识别，得到所述候选客服音频的语音文本；以及用于对所述候选客服音频中的声音频率和音量进行检测，得到所述候选客服音频的声音频率和音量；
内容提取模块400，用于对抱怨内容和表扬内容进行判断和提取，具体地，所述内容提取模块400根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，此处抱怨内容指的是抱怨内容所对应的语音文本或语音文本的关键词，如果存在，则所述内容提取模块400将所述抱怨内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库；以及所述内容提取模块400根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，如果存在，则所述内容提取模块400将所述表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于表扬数据库，此处表扬内容指的是表扬内容所对应的语音文本或语音文本的关键词。
因此，本发明提出了一种用于语音客服评价的音频处理***，可以对客服人员的客服音频进行自动处理，自动提取音频中包括的关键词，判断该音频是否涉及到客户抱怨或者客户表扬，并且在出现客户抱怨或客户表扬时，可以将该抱怨内容或表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库或表扬数据库，方便后续进行客服人员的工作质量评价时直接使用，从而提高了语音客服人员的工作质量评价效率。
在该实施例中，所述内容提取模块400可以采用图2所示的步骤判断是否包括抱怨内容，具体地，所述内容提取模块400采用如下步骤采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容：
所述内容提取模块400判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词；
如果包括，则所述内容提取模块400判断所述候选客服音频中对应于所述抱怨关键词的部分的声音频率是否大于第一频率阈值，且音量大于第一音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括抱怨内容，否则，所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
所述内容提取模块400可以采用如图3所示的步骤判断是否包括表扬内容，具体地，所述内容提取模块400采用如下步骤采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容：
所述内容提取模块400判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词；
如果包括，则所述内容提取模块400判断所述候选客服音频中对应于所述表扬关键词的部分的声音频率是否大于第二频率阈值，且音量大于第二音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括表扬内容，否则，所述候选客服音频中不包括表扬内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括表扬内容。
进一步地，为了很好地区分客服音频中客户音频部分和客服音频部分，所述内容提取模块400还用于对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分，在采用如图2所示的步骤进行抱怨内容的判断和提取时，只对客户音频部分进行处理，在采用如图3所示的步骤进行表扬内容的判断和提取时，只对客户音频部分进行处理，声纹检测只需要对客服的声纹进行识别即可，将不符合客服的声纹的部分则作为客户音频部分。
综上所述，与现有技术相比，本发明提出一种用于语音客服评价的音频处理方法及***，可以对客服人员的客服音频进行自动处理，自动提取音频中包括的关键词，判断该音频是否涉及到客户抱怨或者客户表扬，并且在出现客户抱怨或客户表扬时，可以将该抱怨内容或表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库或表扬数据库，方便后续进行客服人员的工作质量评价时直接使用，从而提高了语音客服人员的工作质量评价效率，有助于提升对于客户的服务质量，进而提升企业品牌价值。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。
Claims (10)
1.一种用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频；
从所述客服音频中选择音频时长大于预设时长阈值的，得到候选客服音频；
在所述候选客服音频中提取语音，对所述语音进行文本识别，得到所述候选客服音频的语音文本；
对所述候选客服音频中的声音频率和音量进行检测，得到所述候选客服音频的声音频率和音量；
根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，如果存在，则将所述抱怨内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库；
根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，如果存在，则将所述表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于表扬数据库。
2.根据权利要求1所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，所述采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，包括如下步骤：
判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词；
如果包括，则判断所述候选客服音频中对应于所述抱怨关键词的部分的声音频率是否大于第一频率阈值，且音量大于第一音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括抱怨内容，否则，所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括抱怨内容。
3.根据权利要求2所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词，包括如下步骤：
对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分；
判断所述候选客服音频中客户音频部分是否包括预设的抱怨关键词。
4.根据权利要求1所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，所述采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，包括如下步骤：
判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词；
如果包括，则判断所述候选客服音频中对应于所述表扬关键词的部分的声音频率是否大于第二频率阈值，且音量大于第二音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括表扬内容，否则，所述候选客服音频中不包括表扬内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括表扬内容。
5.根据权利要求4所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词，包括如下步骤：
对所述候选客服音频进行声纹检测，区分客服音频部分和客户音频部分；
判断所述候选客服音频中客户音频部分是否包括预设的表扬关键词。
6.根据权利要求1所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，得到所述候选客服音频的语音文本之后，还包括如下步骤：
判断所述客服音频的数量是否大于预设音频数量阈值；
如果是，则检测所述候选客服音频的语音文本中的分类关键词，对所述候选客服音频进行分类；
从所述候选客服音频中选择预设指定类别的候选客服音频，将其他类别的候选客服音频不再作为候选客服音频；
判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容之后，还包括如下步骤：如果存在抱怨内容，则将所述抱怨内容和所述抱怨内容所对应的音频类别存储于抱怨数据库。
7.根据权利要求6所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，所述方法还包括采用如下步骤对于每个客服，确定所述客服所对应的指定类别：
根据该客服人员的ID从所述抱怨数据库中获取所述客服之前预设时间段内的抱怨内容；
统计所述客服之前的抱怨内容所对应的音频类别中，抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别。
8.根据权利要求7所述的用于语音客服评价的音频处理方法，其特征在于，所述对于每个客服，确定所述客服所对应的指定类别中，还包括如下步骤：
根据该客服人员的ID判断该客服之前预设时间段内的抱怨内容的出现次数是否大于预设次数阈值；
如果是，则根据该客服人员的ID从所述抱怨数据库中获取所述客服之前预设时间段内的抱怨内容，统计所述客服之前的抱怨内容所对应的音频类别中，抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别；
如果否，则根据所述客服人员的ID获取该客服人员的分组信息，并根据所述分组信息从所述抱怨数据库中查询该客服人员同组的其他客服人员在之前预设时间段内的抱怨内容，统计抱怨次数最多的音频类别，作为该客服的预设指定类别。
9.一种用于语音客服评价的音频处理***，其特征在于，应用于权利要求1至8中任一项所述的用于语音客服评价的音频处理方法，所述***包括：
音频采集模块，用于对于每个客服人员，根据该客服人员的ID获取该客服人员的客服音频；
音频筛选模块，用于从所述客服音频中选择音频时长大于预设时长阈值的，得到候选客服音频；
语音分析模块，用于在所述候选客服音频中提取语音，对所述语音进行文本识别，得到所述候选客服音频的语音文本；以及用于对所述候选客服音频中的声音频率和音量进行检测，得到所述候选客服音频的声音频率和音量；
内容提取模块，用于根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容，如果存在，则将所述抱怨内容和该客服人员的ID的对应关系存储于抱怨数据库；以及根据所述候选客服音频的语音文本、声音频率和音量，采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容，如果存在，则将所述表扬内容和该客服人员的ID的对应关系存储于表扬数据库。
10.根据权利要求9所述的用于语音客服评价的音频处理***，其特征在于，所述内容提取模块采用如下步骤采用预设的抱怨内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括抱怨内容：
所述内容提取模块判断所述候选客服音频中是否包括预设的抱怨关键词；
如果包括，则所述内容提取模块判断所述候选客服音频中对应于所述抱怨关键词的部分的声音频率是否大于第一频率阈值，且音量大于第一音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括抱怨内容，否则，所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括抱怨内容；
所述内容提取模块采用如下步骤采用预设的表扬内容判断条件，判断所述候选客服音频是否包括表扬内容：
所述内容提取模块判断所述候选客服音频中是否包括预设的表扬关键词；
如果包括，则所述内容提取模块判断所述候选客服音频中对应于所述表扬关键词的部分的声音频率是否大于第二频率阈值，且音量大于第二音量阈值，如果是，则所述候选客服音频包括表扬内容，否则，所述候选客服音频中不包括表扬内容；
如果不包括，则所述候选客服音频中不包括表扬内容。
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