一、概述
随着语音技术的不断发展，语音质检已经成为大数据时代的一项重要应用。语音质检可以帮助公司快速定位语音客服的疑难问题，并为未来的数据分析提供依据。
语音质检的流程一般包括：将原始音频进行转写，提取其中的文本信息，利用NLP技术进行文本分析，从中提取有价值的信息，进而帮助公司进行运营决策。
二、语音转写
语音转写主要指将一段录音转化为文字信息。这个过程一般需要通过语音识别技术来完成。在百度AI等平台上，可以轻松实现语音转写功能。
from aip import AipSpeech
APP_ID = 'your app id'
API_KEY = 'your api key'
SECRET_KEY = 'your secret key'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
result = client.asr(get_file_content('audio.wav'), 'pcm', 16000, {'dev_pid': 1536})
if result['err_no'] == 0:
print(result['result'][0])
三、备注策略
备注策略是指语音质检中如何处理一些特殊情况的处理方案。比如说在客户的某一个问题上反复提问，可通过指定规则进行备注处理，方便后续的分析。
四、情感分析
情感分析是指对客户语音的情绪进行分析。可以根据客户的语气、语调、用词等信息进行情感判断，从而针对不同情绪的客户采取不同措施。
from snownlp import SnowNLP
text = '客户态度极其恶劣'
s = SnowNLP(text)
if s.sentiments < 0.5:
print('负面评论')
else:
print('正面评论')
五、关键词提取
关键词提取是指提取客户在通话过程中频繁提到的关键词。这些关键词可以帮助公司了解客户的关注点，从而调整服务策略。
import jieba.analyse text = '客户非常关心价格' keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3, withWeight=True) print(keywords)
六、结语
以上是语音质检的一些常用技术，实际上在实际应用过程中还有许多需要注意的细节问题。希望本文对大家对语音质检技术有所启发。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/289055.html
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