一、概述
隨著語音技術的不斷發展，語音質檢已經成為大數據時代的一項重要應用。語音質檢可以幫助公司快速定位語音客服的疑難問題，並為未來的數據分析提供依據。
語音質檢的流程一般包括：將原始音頻進行轉寫，提取其中的文本信息，利用NLP技術進行文本分析，從中提取有價值的信息，進而幫助公司進行運營決策。
二、語音轉寫
語音轉寫主要指將一段錄音轉化為文字信息。這個過程一般需要通過語音識別技術來完成。在百度AI等平台上，可以輕鬆實現語音轉寫功能。
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、備註策略
備註策略是指語音質檢中如何處理一些特殊情況的處理方案。比如說在客戶的某一個問題上反覆提問，可通過指定規則進行備註處理，方便後續的分析。
四、情感分析
情感分析是指對客戶語音的情緒進行分析。可以根據客戶的語氣、語調、用詞等信息進行情感判斷，從而針對不同情緒的客戶採取不同措施。
from snownlp import SnowNLP
text = '客戶態度極其惡劣'
s = SnowNLP(text)
if s.sentiments < 0.5:
print('負面評論')
else:
print('正面評論')
五、關鍵詞提取
關鍵詞提取是指提取客戶在通話過程中頻繁提到的關鍵詞。這些關鍵詞可以幫助公司了解客戶的關注點，從而調整服務策略。
import jieba.analyse text = '客戶非常關心價格' keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3, withWeight=True) print(keywords)
六、結語
以上是語音質檢的一些常用技術，實際上在實際應用過程中還有許多需要注意的細節問題。希望本文對大家對語音質檢技術有所啟發。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/289055.html
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