CN114449105A - 基于语音的电力客户服务话务质检*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于语音的电力客户服务话务质检***，包括以下几个部分：服务器模块、语音分析***、数据库模块和智能质检***，其中，服务器模块包括录音服务器、索引服务器、检索服务器，语音分析***模块包括语音转译模块、场景分割模块、关键词识别模块、情感识别模块，数据库模块包括录音服务器中存储的和营销工单关联的所有通话录音的保存地址，智能质检***包括质检模型***、实时质检***、离线质检***、统计分析***。本发明可以进行全量覆盖质检，质检效率高，通过智能化方式质检，结合各项针对性的功能，减少了质检工作量，节约了质检时间、提高了质检质量，能够更加客观准确地实现最终的质检结果。
Description
技术领域：
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于语音的电力客户服务话务质检***。
背景技术：
电力行业在国民经济发展中占据着重要地位，加强供电服务建设，直接关系着供电企业的形象和客户服务体验。现有客服中心的服务手段大多以热线电话为主，在用户遇到问题时可通过打电话提出自己的诉求。随着客户中心座席的増加，原有的通过人工检测每个座席的工作方式，已经不能满足现有庞大的客服对于服务质量监管的需求。客服中心语音质检***的研究和实施正是在这种市场环境发展过程中，适应企业和用户需求的大背景下被提出来的。
传统的人工质检方式，形式上主要依靠质检客服听取录音、观看记录并结合自己的专业判断来进行合规检测。但是这种方式过于主观，质检结果不客观，人工质检还易造成漏检、误检，通常抽检覆盖率低。随着业务量越来越大，传统方式必将被取代。智能质检就是一种合适且理想的方式。基于语音的电力客户服务话务质检***改变传统的人工抽检，采用预设的质检匹配算法对全量文本数据进行预质检评分后，再进行指定分配人工质检。这种方法大大提高了质检的效率与覆盖面积。同时由主管负责指定分配录音的类型，使得人工质检的的效果更具备公平性与针对性。构建基于语言的话务质检***，对全量录音数据、人工质检录音数据进行数据挖掘与分析，不仅可以提升服务水平，还可以准确获取客户意图与需求。
发明内容：
本发明所要解决的技术问题是：传统的话务质检方式为人工抽查，形式上主要依靠质检客服听录音、看记录并结合自己的专业判断来进行合规性监测。随着业务量越来越大，传统的质检方式弊端也逐渐暴露，例如，抽样时易造成漏检，质检人员不客观、标准不同意等，因此，为克服现有质检的不足，提供了一种基于语音的电力客户服务话务质检***。
本发明为解决技术问题所采取的技术方案是：
一种基于语音的电力客户服务话务质检***，包括以下几个部分：服务器模块、语音分析***、数据库模块和智能质检***；
所述服务器模块包括录音服务器、索引服务器、检索服务器；所述录音服务器是供电企业客户服务中心对客户服务时所产生的所有通话录音的保存地址，并且和营销工单关联存储，为质检提供有效的数据源；录音的数据通过网络传输至索引服务器集群中，所述索引服务器对送入的语音生成相应的索引文件，索引文件中包含了语音中的所有信息，并存储至检索服务器集群中；当用户需要进行检索时候，通过连接检索服务器进行查询；所述检索服务器根据用户的需求对从生成的索引文件中进行快速的查找，并将查询结果返回至用户，同时针对索引及检索结果进行相关质检和分析应用的开展。
所述语音分析***模块包括语音转译模块、场景分割模块、关键词识别模块、情感识别模块等；所述语音转译模块将服务器中需要质检的录音转换为文本格式的数据，存入数据库当中；在进行语音转译的过程中，需要对语音进行预处理、特征提取、模板训练、识别决策等步骤，以保证最终识别结果的准确性；所述场景分割模块将客服人员和用户的对话进行分离，以对通话过程进行全面监控，针对性地挖掘客服人员在服务技巧规范和业务能力方面的问题，提升整体服务水平，而对用户语音内容的收集则可以通过文本挖掘进行关注点分析、意见和建议收集、知识挖掘等应用；所述关键词识别模块通过TextRank对文本录音中关键词提取，匹配、融合与预设的质检关键词库，最终将文本录音中出现频率最高的目标关键词提取出来；所述情感识别模块自动识别语音信号的情感状态，直接利用深度神经网络来提取语音特征，即直接从未经处理的原始语音数据中获取输入信号的情感表示形式。
所述数据库模块包括录音服务器中存储的和营销工单关联的所有通话录音的保存地址；索引服务器生成的索引文件，包含了语音中的所有信息；检索服务器进行相关质检和分析应用后产生的质检结果；语音转译模块将服务器中需要质检的录音转换为文本格式后的数据；关键词识别模块从文本录音中提取出的关键词以及预设的质检关键词库。
所述智能质检***包括质检模型***、实时质检***、离线质检***、统计分析***；所述质检模型***通过建模，提供了完善的功能，可根据业务需求自主配置多种质检规则，来满足不同场景的质检；所述实时质检***通过与呼叫中心直连，来进行自动化数据流转，可快速给出质检结果；所述离线质检***，将海量录音文件上传，统一进行质检处理；所述统计分析***将质检结果进行不同维度的分析，使最终呈现更加结构化；所述实时质检***和离线质检***都是通过预设的质检规则和整套质检评分标准进行质检操作，最终得出质检结果；质检人员对得分较低的问题录音进行人工复检，确认问题是否真实存在，最后将问题语音的分析结果和质检结果作为案例收录，有效提升质检覆盖率、准确性。
本发明的积极有益效果如下：
1、相较于传统的人工质检，本发明的基于语音的电力客户服务话务质检***，质检覆盖率可达到100%，对所有的通话数据进行详细质检，并且效率还是高于人工质检。同时减少了质检人员的数量，节约了一定成本，还提高了工作质量。
2、应用该智能质检***后，可以规范客服人员在与用户进行沟通时候的用语及态度，同时对通话内容的分析，寻找出用户普遍反应的问题，有助于电力企业下一步更有目的地进行电网精细化管理和改进。用户的投诉率会随着有明显下降，达到预期的目的。
3、通过***质检完成后，会将有问题的语音，进行人工复检，这样的质检方式，避免了单纯人工质检时抽样的片面性，不会造成误检、漏检。***质检也更加客观，不会因为质检人员的主观标准不同而出现不一致的结果。
附图说明：
图1为本发明基于语音的电力客户服务话务质检***结构示意图；
图2为本发明服务器模块的结构示意图；
图3为本发明语音转译模块示意图；
图4为本发明智能语音质检流程图；
图5为本发明语音评分流程图。
具体实施方式：
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的解释和说明（参见图1～图5）：
实施例1
一种基于语音的电力客户服务话务质检***，分为四个模块，分别为服务器、语音分析***、数据库和智能质检***。图1为本发明基于语音的电力客户服务话务质检***结构示意图。
服务器分为录音服务器、索引服务器、检索服务器。录音服务器是供电企业客户服务中心对客户服务时所产生的所有通话录音的保存地址，并且和营销工单关联存储，为质检提供有效的数据源。录音的数据通过网络传输至索引建立服务器集群中，索引服务器对送入的语音生成相应的索引文件，索引文件中包含了语音中的所有信息，并存储至检索服务器集群中。当用户需要进行检索时候，通过连接检索服务器进行查询。检索服务器根据用户的需求对从生成的索引文件中进行快速的查找，并将查询结果返回至用户。
如图2所示，图2为本发明服务器结构示意图.
语音分析***包括语音转译、场景分割、关键词识别、情感识别等。语音转译将服务器中需要质检的录音转换为文本格式的数据，存入数据库当中。在进行语音转译的过程中，需要对语音进行预处理、特征提取、模板训练、识别决策等步骤，以保证最终识别结果的准确性。
数据库包括录音服务器中存储的和营销工单关联的所有通话录音的保存地址；索引服务器生成的索引文件，包含了语音中的所有信息；检索服务器进行相关质检和分析应用后产生的质检结果；语音转译模块将服务器中需要质检的录音转换为文本格式后的数据；关键词识别模块从文本录音中提取出的关键词以及预设的质检关键词库。
智能质检***分为质检模型***、实时质检***、离线质检***、统计分析***。质检模型***通过建模，提供了完善的功能，可根据业务需求自主配置多种质检规则，来满足不同场景的质检。实时质检***通过与呼叫中心直连，来进行自动化数据流转，可快速给出质检结果。离线质检***，将海量录音文件上传，统一进行质检处理。统计分析***将质检结果进行不同维度的分析，使最终呈现更加结构化。实时质检***和离线质检***都是通过预设的质检规则和整套质检评分标准进行质检操作，最终得出质检结果。质检人员对得分较低的问题录音进行人工复检，确认问题是否真实存在。最后将问题语音的分析结果和质检结果作为案例收录，有效提升质检覆盖率、准确性。
实施例2
语音分析***包括语音转译、场景分割、关键词识别、情感识别等。通过语音转译将获取的录音音频数据转化为结构化的文本格式数据，转译成结构化文本信息数据后，有利于录音定位、问题检出、便捷检索等。语音转译包括预处理、特征提取、模板训练等若干步骤，
具体如图3本发明语音转译模块示意图所示。
预处理通常分为滤波、预加重、分帧处理、端点检测四个步骤。预处理是对语音信号的初步处理，由于语音识别***的性能与外界环境具有密切关系，噪声干扰、混响干扰等都会对识别产生不可预估的影响，因此预处理的好坏将直接影响识别***后期的识别准确率。特征提取是指将语音信号中所包含的谱相关特征、韵律学特征、音质特征等特征进行提取的操作，不同特征对语音信号的刻画能力不同，在不同场景中的表现力也不同。语音模板训练是对语音识别模型的一个训练过程，该过程需要用到大量样本，并需要使用部分样本对模型参数进行优化。当模型训练完成后，待识别语音再经过预处理、特征提取后，便可送入语音模型进行匹配，将匹配结果按照预先设定进行输出，即可完成完整的语音转译流程。
本发明针对传统语音识别模型训练时间较长以及抗噪声性能较差的问题，使用多尺度残差深度神经网络的端到端语音识别模型。该模型不仅加快网络的训练速度，而且提高语音识别的识别率和抗噪声性能。为了提取更多的上下文信息，还引入空洞卷积和多尺度特征，增大感受野，提升网络的泛化性能，降低过拟合的概率。
在录音服务***中，存储着客服人员和客户的全部对话，场景分割技术是将客服人员的语音和用户的语音的语音进行分割。质检***主要检测客服人员的语音，而用户语音主要用来进行数据挖掘分析。按照人的生理特点，场景分割将说话人的可识别特征输入语音和语音分离，然后通过判断说话人语音的转折点按照K均值对每个场景进行分割，对语音片段进行聚类，形成基本的语音片段集。
在客服人员与用户通话的过程中，往往会出现表述口语化严重的问题，并且存在一些不规范地表述。同时，企业也会要求客服人员在通话时，必须强调一些内容，还有一些词语是一定不能说的。关键词识别可准确锁定有价值信息，有效去除冗余。
语音转译将录音信息转变为文本信息后，使用TextRank算法将文本录音中关键词自动提取出来，与预设好的质检关键词进行详细匹配，并实现两者融合，最终将实际文本录音中出现次数最多的目标关键词提取出来。
情感特征提取是语音情感识别的重要组成部分，特征提取包括两个阶段。首先，从每一帧语音信号中提取一些声学特征，通常包括韵律学特征、基于谱的相关特征、声音质量特征等。然后，将不同的统计函数应用于每个话语的声学特征得到统计特征。
本发明以端到端 CRNN 模型直接用于原始信号的语音情感识别方法。利用卷积神经网络从原始语音数据中学习空间特征，其后添加一个双向长短时记忆网络学习上下文特征，以便充分利用语音中的情感信息。
实施例3
智能语音质检包含质检设置、语音导入、智能质检、结果显示、复检评分五个步骤。
具体流程如图4，本发明智能语音质检流程图所示。
质检设置包括规则设置和评分设置，质检设置包括：
（1）关键词：将质检过程中需要格外注意的关键词进行设置，例如为了判断客服人员在通话时用语是否礼貌，可以将“您好”“感谢”“请”等词汇设置为关键词，形成词库。也可以将客服人员在与用户沟通时禁止使用的词语添加至词库，例如“不知道”“不管”“投诉”等。通过质检统计语音通话当中，关键词出现的频率，来进行客观评分。通过关联几个关键词的形式，也能够进行句子设置。
（2）正则表达式：用户拨打客服电话，有的时候是为了咨询电网的一些业务。这个时候，质检就是要检测客服人员对于相关问题，是否了解清楚、是否回答准确。通过设置正则表达式，将一些常用的业务流程录入数据库，并以一个关键词的形式概述。当用户的语音一旦提到相关内容，质检***下一步就将客服回答的内容与表达式中的标准规范进行对比。
（3）对话规则：由于电力企业的业务相对固定，因此用户一般打电话就是为了咨询问题、停电投诉、意见反馈。客服人员在沟通过中的话术要求可以通过设置对话规则来规范，例如接听电话，首先要问好、介绍自己、询问致电意图；用户表示要投诉，就要道歉并耐心解决问题；通话结束时，关心用户是否满意，确定问题已经解决再挂断电话。
（4）语速规则：提前设置客服在通话时的语速范围，包括单句平局语速、完整通话平均语速。通过检测通话过程中客服的通话语速进行质检，当触发语速限制时则进行扣分。同时可以根据单句或整个通话进行语速区分以及可设置特定的对话场景下规避该语速规则。例如用户要求说话慢一点的时候，之后对话就不再进行语速检测。
（5）静音规则：当用户询问停电原因时，客服人员往往需要先查明原因才可以回答，这样一来会造成大段时间静音。在查询的过程中，客服人员应该保持对话进行，告诉用户正在查询，请稍等。静音规则通过检测通话过程中是否出现静默场景进行质检。当触发静音限制时则进行扣分。
（6）其他规则：当客服强行插断用户说话时，触发规则进行扣分等。
根据上述规则，设置不同权重的分数占比，同时设置最终形式扣分或加分。本发明提供了一种语音***预质检评分方法，用于对坐席服务人员的通话录音进行预质检评分。所述方法包括：
（1）向呼叫中心获取录音音频数据；
（2）将获取的录音音频数据转化为文本格式的数据；所述文本格式的数据中包括坐席文本数据和客户文本数据；
（3）采用预设的质检匹配算法对所述坐席文本数据进行评分，得到所述录音音频数据的服务质量分值；
（4）将所述服务质量分值与所述文本格式的数据对应进行存储。
最终质检结果包含：通话ID、通话时间、客户电话、录音播放、录音转译文本、总评分、加分原因、扣分原因。同时针对关键词、正则表达式、对话规则、语速规则、静音规则等有对应展示页面，直观展示语音详情，供客户服务中心挖掘数据价值。
实施例4
图5为本发明语音评分流程图，语音评分具体流程描述如下：
（1）首先，***自动将全量录音根据评分项进行语音预质检；
（2）人工分配已预质检的录音给人员进行人工质检。
（3）坐席对经过人工质检的录音提出复检申请，由坐席值长进行初次审核，是否同意该复检申请。如同意则流转到值班经理处理，如不同意将结束复检申请。
（4）复检申请流转到值班经理处进行二次审核，如值班经理同意则将复检申请流转到质检值长进行人工复检评分，如不同意将结束复检申请。
（5）坐席查看二次质检结果后，仍然对质检结果不满，线下找到值班经理，说明理由情况，如值班经理同意，可由值班经理发起终审申请，由仲裁小组进行第终审复检评分，结束整个过程。如不同意也结束复检申请。
所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
Claims (4)
1.一种基于语音的电力客户服务话务质检***，其特征在于，包括以下几个部分：服务器模块、语音分析***、数据库模块和智能质检***；
所述服务器模块包括录音服务器、索引服务器、检索服务器；所述录音服务器是供电企业客户服务中心对客户服务时所产生的所有通话录音的保存地址，并且和营销工单关联存储，为质检提供有效的数据源；录音的数据通过网络传输至索引服务器集群中，所述索引服务器对送入的语音生成相应的索引文件，索引文件中包含了语音中的所有信息，并存储至检索服务器集群中；当用户需要进行检索时候，通过连接检索服务器进行查询；所述检索服务器根据用户的需求对从生成的索引文件中进行快速的查找，并将查询结果返回至用户，同时针对索引及检索结果进行相关质检和分析应用的开展。
2.根据权利要求1所述的基于语音的电力客户服务话务质检***，其特征在于：所述语音分析***模块包括语音转译模块、场景分割模块、关键词识别模块、情感识别模块；
所述语音转译模块将服务器中需要质检的录音转换为文本格式的数据，存入数据库当中；在进行语音转译的过程中，需要对语音进行预处理、特征提取、模板训练、识别决策等步骤，以保证最终识别结果的准确性；所述场景分割模块将客服人员和用户的对话进行分离，以对通话过程进行全面监控，针对性地挖掘客服人员在服务技巧规范和业务能力方面的问题，提升整体服务水平，而对用户语音内容的收集则可以通过文本挖掘进行关注点分析、意见和建议收集、知识挖掘等应用；所述关键词识别模块通过TextRank对文本录音中关键词提取，匹配、融合与预设的质检关键词库，最终将文本录音中出现频率最高的目标关键词提取出来；所述情感识别模块自动识别语音信号的情感状态，直接利用深度神经网络来提取语音特征，即直接从未经处理的原始语音数据中获取输入信号的情感表示形式。
3.根据权利要求1所述的基于语音的电力客户服务话务质检***，其特征在于：所述数据库模块包括录音服务器中存储的和营销工单关联的所有通话录音的保存地址；索引服务器生成的索引文件，包含了语音中的所有信息；检索服务器进行相关质检和分析应用后产生的质检结果；语音转译模块将服务器中需要质检的录音转换为文本格式后的数据；关键词识别模块从文本录音中提取出的关键词以及预设的质检关键词库。
4.根据权利要求1所述的基于语音的电力客户服务话务质检***，其特征在于：所述智能质检***包括质检模型***、实时质检***、离线质检***、统计分析***；
所述质检模型***通过建模，提供了完善的功能，可根据业务需求自主配置多种质检规则，来满足不同场景的质检；所述实时质检***通过与呼叫中心直连，来进行自动化数据流转，可快速给出质检结果；所述离线质检***，将海量录音文件上传，统一进行质检处理；所述统计分析***将质检结果进行不同维度的分析，使最终呈现更加结构化；所述实时质检***和离线质检***都是通过预设的质检规则和整套质检评分标准进行质检操作，最终得出质检结果；质检人员对得分较低的问题录音进行人工复检，确认问题是否真实存在，最后将问题语音的分析结果和质检结果作为案例收录，有效提升质检覆盖率、准确性。
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| CN202111610400.0A Pending CN114449105A (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 基于语音的电力客户服务话务质检*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114449105A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115567643A (zh) * | 2022-09-22 | 2023-01-03 | 重庆富民银行股份有限公司 | 一种金融领域智能质检方法及*** |
| CN117594038A (zh) * | 2024-01-19 | 2024-02-23 | 壹药网科技(上海)股份有限公司 | 语音服务改进方法及*** |
| CN117690458A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-03-12 | 国能宁夏供热有限公司 | 一种基于电话通信的智能语音质检***及其质检方法 |
-
2021
- 2021-12-27 CN CN202111610400.0A patent/CN114449105A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115567643A (zh) * | 2022-09-22 | 2023-01-03 | 重庆富民银行股份有限公司 | 一种金融领域智能质检方法及*** |
| CN117690458A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-03-12 | 国能宁夏供热有限公司 | 一种基于电话通信的智能语音质检***及其质检方法 |
| CN117594038A (zh) * | 2024-01-19 | 2024-02-23 | 壹药网科技(上海)股份有限公司 | 语音服务改进方法及*** |
| CN117594038B (zh) * | 2024-01-19 | 2024-04-02 | 壹药网科技(上海)股份有限公司 | 语音服务改进方法及*** |
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