浅谈语音识别技术在呼叫中心的应用
呼叫中心如何利用AI实现智能化客户服务
呼叫中心如何利用AI实现智能化客户服务在当今数字化的时代，客户对于服务的期望越来越高，要求更加快速、准确和个性化。
呼叫中心作为企业与客户沟通的重要渠道，面临着巨大的压力和挑战。
为了满足客户的需求，提升服务质量和效率，越来越多的呼叫中心开始引入人工智能（AI）技术，实现智能化客户服务。
一、AI 在呼叫中心的应用场景1、智能语音导航传统的呼叫中心语音导航通常需要客户按照预设的按键选择服务类别，操作繁琐且容易出错。
而基于 AI 的智能语音导航可以通过自然语言理解技术，让客户直接说出需求，系统自动识别并将其引导至相应的服务队列，大大提高了客户的接入效率。
2、智能客服机器人客服机器人能够 24 小时不间断地为客户提供服务，快速回答常见问题。
通过机器学习和深度学习技术，机器人可以不断优化回答内容，提高回答的准确性和满意度。
对于一些复杂问题，机器人可以将客户转接至人工客服，实现人机协同服务。
3、智能语音质检语音质检是呼叫中心保证服务质量的重要手段。
传统的人工质检方式效率低下，难以覆盖大量的通话数据。
AI 技术可以实现对通话内容的实时监测和分析，自动识别违规用语、情绪异常等情况，为管理人员提供客观准确的质检报告，有助于及时发现问题并进行改进。
4、智能预测与排班通过对历史通话数据的分析，AI 可以预测客户来电的高峰时段和业务量，帮助呼叫中心合理安排客服人员的排班，提高人力资源的利用效率，减少客户等待时间。
二、AI 实现智能化客户服务的关键技术1、自然语言处理（NLP）NLP 是 AI 理解和处理人类语言的核心技术。
它包括词法分析、句法分析、语义理解、文本分类等多个方面。
通过 NLP 技术，呼叫中心系统能够准确理解客户的问题，并给出恰当的回答。
2、机器学习与深度学习机器学习算法可以帮助呼叫中心对大量的客户数据进行分析和挖掘，发现潜在的规律和模式。
深度学习中的神经网络模型在语音识别、图像识别等领域取得了显著的成果，也为呼叫中心的智能化服务提供了有力支持。
呼叫中心如何利用语音分析提升服务效率
呼叫中心如何利用语音分析提升服务效率在当今竞争激烈的商业环境中，客户服务质量的高低对于企业的成功至关重要。
呼叫中心作为企业与客户直接沟通的重要渠道，其服务效率和质量直接影响着客户满意度和忠诚度。
而语音分析技术的出现，为呼叫中心提升服务效率提供了新的途径和方法。
一、语音分析技术的概述语音分析技术是一种能够对语音数据进行处理和分析的工具。
它通过将语音转换为文本，并运用自然语言处理和数据分析算法，提取出有价值的信息，如客户的需求、情绪、问题类型等。
这项技术可以帮助呼叫中心实现对大量通话数据的快速处理和分析，从而发现潜在的问题和改进的机会。
二、语音分析对提升服务效率的重要性1、快速识别问题通过语音分析，呼叫中心能够快速准确地识别客户反映的问题类型和关键信息。
不再需要人工逐个听取通话录音，大大节省了时间，使得问题能够更快地得到解决。
2、优化流程分析大量的通话数据可以发现服务流程中的瓶颈和繁琐环节。
比如，某些问题的处理步骤过于复杂，导致客户等待时间过长。
通过优化这些流程，可以提高服务效率，减少客户的不满。
3、针对性培训了解客户在通话中的常见问题和处理不当的情况，可以为客服人员提供更有针对性的培训。
帮助他们更好地应对各种情况，提高解决问题的能力和效率。
4、预测需求根据历史通话数据的分析，预测客户可能的需求和问题，提前做好准备，从而在客户来电时能够迅速给出解决方案。
三、如何利用语音分析提升服务效率1、数据采集首先，要确保能够全面、准确地采集通话数据。
这包括呼入和呼出的电话，以及各种语音渠道的信息。
2、语音转文本利用先进的语音识别技术将语音转换为文本，为后续的分析提供基础。
3、文本分析运用自然语言处理技术对文本进行分析，提取关键信息，如关键词、情感倾向、问题分类等。
4、建立指标体系根据企业的服务目标和客户需求，建立一套科学合理的服务效率指标体系。
例如，平均处理时间、首次解决率、客户满意度等。
5、实时监控与反馈通过实时监控指标的变化，及时发现服务中的问题，并将分析结果反馈给客服人员，以便他们能够及时调整服务策略和方法。
呼叫中心语音分析技术如何提升服务质量
呼叫中心语音分析技术如何提升服务质量在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越注重客户服务质量，以提高客户满意度和忠诚度。
呼叫中心作为企业与客户沟通的重要渠道，其服务质量的优劣直接影响着企业的形象和声誉。
随着技术的不断发展，语音分析技术逐渐成为提升呼叫中心服务质量的有力工具。
一、语音分析技术的工作原理语音分析技术是一种能够将语音转换为文本，并对文本进行深入分析的技术。
它通过语音识别引擎将客户与客服人员的对话转换为可处理的文本数据，然后运用自然语言处理（NLP）和机器学习算法，对这些文本进行情感分析、关键词提取、意图识别等操作，从而获取有价值的信息。
二、语音分析技术在提升服务质量方面的具体应用1、质量监控与评估通过对客服人员与客户的通话进行实时或事后分析，企业可以评估客服人员的服务表现，包括沟通技巧、态度、专业知识等方面。
例如，分析客服人员是否使用了礼貌用语、是否积极倾听客户需求、是否能够准确解答问题等。
对于表现不佳的客服人员，企业可以提供针对性的培训和辅导，以提高整体服务水平。
2、发现客户需求与痛点语音分析技术能够帮助企业深入了解客户的需求和痛点。
通过对大量通话数据的分析，企业可以发现客户经常提出的问题、关注的焦点以及不满的原因。
例如，如果很多客户都在抱怨产品的某个功能不好用，企业就可以针对性地进行改进，从而提高产品的竞争力。
3、优化服务流程对通话数据的分析还可以揭示服务流程中存在的问题和瓶颈。
比如，发现某些环节导致客户等待时间过长、流程繁琐导致客户不满等。
企业可以据此优化服务流程，提高服务效率，减少客户的不满。
4、预测客户行为利用语音分析技术对客户的历史通话数据进行分析，企业可以预测客户的未来行为。
例如，判断哪些客户可能会流失，从而提前采取措施进行挽留；或者预测哪些客户可能有购买新产品或升级服务的需求，主动进行营销推广。
三、语音分析技术带来的优势1、提高效率相较于人工监听和评估通话，语音分析技术能够快速处理大量的通话数据，大大提高了工作效率。
呼叫中心如何利用AI技术提升服务水平
呼叫中心如何利用AI技术提升服务水平在当今数字化快速发展的时代，呼叫中心作为企业与客户沟通的重要桥梁，面临着越来越高的服务质量要求和不断增长的业务量。
为了更好地满足客户需求、提高工作效率和提升客户满意度，呼叫中心纷纷引入了 AI 技术。
那么，究竟如何利用 AI 技术来提升服务水平呢？首先，AI 技术中的语音识别功能为呼叫中心带来了巨大的改变。
过去，客户与客服人员的沟通主要依赖于手动输入或电话交流，这不仅效率低下，而且容易出现信息误传。
如今，先进的语音识别技术能够实时将客户的语音转化为文字，让客服人员能够更快速、准确地理解客户的需求。
这不仅节省了客户的时间，也提高了客服人员的响应速度。
例如，当客户致电咨询产品问题时，语音识别系统能够迅速将客户的问题转化为文字并呈现在客服人员的界面上，客服人员可以立即做出回应，大大缩短了客户等待的时间。
其次，自然语言处理（NLP）技术使呼叫中心的服务更加智能化。
通过对大量的语言数据进行学习和分析，NLP 技术能够理解客户咨询的意图和情感倾向。
这意味着当客户表达不满或提出复杂的问题时，系统能够准确识别并分类，从而为客服人员提供更有针对性的解决方案建议。
比如，客户抱怨产品质量不佳，系统会自动将其归类为“质量投诉”，并为客服人员推送相关的处理流程和话术，帮助客服人员更有效地解决问题，缓解客户的不满情绪。
再者，智能客服机器人在呼叫中心中发挥着重要作用。
智能客服机器人可以 24 小时不间断地工作，随时为客户提供服务。
对于一些常见的、重复性的问题，如查询订单状态、了解产品功能等，机器人能够迅速给出准确的答案，大大减轻了人工客服的工作压力。
同时，机器人还能够通过不断学习和优化，提高回答的准确性和满意度。
当遇到无法解决的复杂问题时，机器人可以将客户转接给人工客服，实现了人工与智能的无缝对接。
另外，AI 技术还能够实现客户画像的精准构建。
通过对客户的历史咨询数据、购买记录、浏览行为等进行分析，系统可以为每个客户建立详细的画像。
呼叫中心智能质检技术方案
呼叫中心智能质检技术方案一、智能语音识别技术。
智能语音识别技术是目前呼叫中心智能质检的重要技术手段之一。
通过语音识别技术，可以将客户服务电话的录音转化为文本形式，实现对话语内容的自动化识别和分析。
这种技术可以大大提高质检效率，减少人工成本，同时也可以实现对大量通话录音的快速处理和分析，为呼叫中心的质检工作提供了有力的支持。
二、自然语言处理技术。
自然语言处理技术是智能质检技术中的另一个重要组成部分。
通过自然语言处理技术，可以对客户服务电话录音中的文本内容进行深入分析，识别出其中的关键词、情感倾向、语速节奏等信息，从而全面评估呼叫中心工作人员的服务质量。
这种技术可以帮助企业更好地了解客户的需求和诉求，及时调整服务策略，提升客户满意度。
三、机器学习技术。
机器学习技术在智能质检技术方案中发挥着重要作用。
通过对大量客户服务电话录音数据的积累和分析，可以建立起针对不同情境和问题类型的质检模型，实现对呼叫中心工作人员服务态度、专业水平、问题解决能力等方面的自动评估。
这种技术可以帮助企业建立起更加科学、精准的质检体系，提高质检结果的客观性和准确性。
四、智能质检平台。
智能质检平台是呼叫中心智能质检技术方案的核心载体。
通过智能质检平台，可以实现对客户服务电话录音的自动化采集、存储、处理和分析，为质检人员提供便捷、高效的工作环境。
同时，智能质检平台还可以通过可视化的方式展现质检结果，为管理者提供直观的数据支持，帮助他们更好地监控和管理呼叫中心的服务质量。
总结。
呼叫中心智能质检技术方案的引入，可以有效解决传统质检方式存在的诸多问题，提高质检效率，降低成本开支，提升服务质量和客户满意度。
随着人工智能技术的不断发展和应用，相信呼叫中心智能质检技术方案将会在未来发挥越来越重要的作用，为企业的可持续发展注入新的动力。
呼叫中心解决方案
呼叫中心解决方案随着现代通信技术的发展，呼叫中心在企业运营中起着至关重要的作用。
呼叫中心是一个专门用于接听和处理大量来自客户的电话、电子邮件和其他通信渠道的场所。
有一个高效的呼叫中心解决方案可以帮助企业提升客户满意度、加强客户服务以及提高工作效率。
本文将介绍几种呼叫中心解决方案及其优势。
1. 自动拨号系统自动拨号系统是一种呼叫中心解决方案，可以根据提前设定的呼叫策略自动拨打电话。
该系统可以大大提高呼叫中心的生产率，减少座席员的等待时间，并确保在忙时期的高峰时段保持高通话率。
此外，自动拨号系统还可以根据各种呼叫结果，例如接通、未接通、忙音等进行智能调度和工作流管理。
2. 多通道服务为了满足不同客户的需求，现代呼叫中心解决方案还必须支持多通道服务。
除了传统的电话呼叫，呼叫中心还可以集成其他通信渠道，如电子邮件、即时通讯、社交媒体等。
这使得客户可以通过他们最喜欢的方式与企业进行交流，并在需要时无缝切换不同的通道。
多通道服务可以提高客户满意度和体验，并增强企业与客户之间的连接。
3. 语音识别技术语音识别技术是现代呼叫中心解决方案中的一项重要技术。
通过使用语音识别技术，呼叫中心可以将来自客户的语音信息转化为可识别的文字，从而实现自动化的语音识别服务。
这不仅有助于减少座席员的工作负担，提高工作效率，还可以保持客户信息的准确性和一致性。
4. 实时监控和报告一个高效的呼叫中心解决方案应该能够提供实时监控和报告功能。
通过实时监控，呼叫中心管理人员可以随时了解呼叫中心的运行情况，包括当前的通话量、等待时间、平均通话时间等。
此外，呼叫中心解决方案还可以生成详细的报告，帮助管理人员分析并优化呼叫中心的运营效果。
5. 客户关系管理集成为了提供更好的客户服务，呼叫中心解决方案通常与客户关系管理（CRM）系统集成。
通过与CRM系统的集成，呼叫中心座席员可以立即查看和更新客户信息，了解客户的历史记录、偏好和需求，从而提供个性化的服务。
如何利用AI技术提升呼叫中心服务体验
如何利用AI技术提升呼叫中心服务体验在当今数字化快速发展的时代，呼叫中心作为企业与客户沟通的重要桥梁，其服务质量和效率直接影响着客户的满意度和忠诚度。
随着人工智能（AI）技术的不断进步，为呼叫中心带来了前所未有的提升服务体验的机遇。
AI 技术在语音识别和自然语言处理方面的突破，使得呼叫中心能够更准确地理解客户的需求和问题。
以往，客户可能需要花费大量时间来阐述问题，甚至因为表述不清而导致沟通障碍。
而现在，通过先进的语音识别技术，客户的话语能够被快速准确地转化为文字，大大提高了信息传递的效率。
同时，自然语言处理技术能够对这些文字进行深度理解和分析，提取关键信息，让客服人员能够迅速把握问题核心。
智能客服机器人是 AI 技术在呼叫中心应用的一个重要体现。
它可以 24 小时不间断地工作，随时为客户提供服务。
当客户拨打电话或在线咨询时，智能客服机器人能够迅速响应，根据客户的问题提供准确的答案和解决方案。
这不仅大大缩短了客户的等待时间，还减轻了人工客服的工作压力。
而且，智能客服机器人可以通过不断学习和优化，提高回答问题的准确性和全面性。
为了实现更好的服务体验，呼叫中心可以利用 AI 技术进行客户情绪分析。
通过对客户的语音语调、用词等方面的分析，判断客户的情绪状态，如愤怒、焦虑、满意等。
当检测到客户情绪不佳时，系统可以及时将呼叫转接给经验丰富、处理能力强的人工客服，以便更好地解决问题，安抚客户情绪。
这种基于情绪分析的智能转接，能够有效避免客户因不满而造成的投诉和流失。
个性化服务也是提升呼叫中心服务体验的关键。
AI 技术可以通过对客户历史数据的分析，了解客户的偏好、习惯和需求，从而为客户提供个性化的服务。
例如，当客户再次致电时，系统能够根据其以往的咨询和购买记录，提前准备好相关的信息和解决方案，让客户感受到专属的贴心服务。
此外，AI 技术还能够帮助呼叫中心进行质量监控和数据分析。
通过对通话录音和文本数据的分析，评估客服人员的服务质量，发现存在的问题和不足之处，并及时进行培训和改进。
呼叫中心如何利用机器学习提升智能化水平
呼叫中心如何利用机器学习提升智能化水平在当今数字化和信息化高速发展的时代，呼叫中心作为企业与客户沟通的重要桥梁，面临着越来越高的服务质量和效率要求。
为了满足这些需求，利用机器学习技术提升智能化水平成为了呼叫中心发展的关键方向。
机器学习能够为呼叫中心带来诸多好处。
首先，它可以显著提高客户服务的效率。
通过对大量历史数据的学习和分析，机器学习模型能够快速准确地理解客户的需求，并提供相应的解决方案。
这意味着客户能够更快地获得帮助，减少等待时间，从而提高客户满意度。
其次，机器学习有助于提升服务质量。
模型可以根据客户的反馈和评价，不断优化服务策略和回答方式，使客服人员能够以更专业、更贴心的方式与客户交流。
再者，机器学习能够实现精准的客户分类和需求预测。
通过分析客户的行为数据、购买历史等信息，呼叫中心可以提前预判客户的需求，从而主动提供个性化的服务，增强客户的忠诚度。
那么，呼叫中心具体可以通过哪些方式利用机器学习来提升智能化水平呢？一种常见的应用是智能语音识别和语音合成。
通过语音识别技术，将客户的语音转化为文字，便于后续的处理和分析。
而语音合成则可以为客户提供更加自然流畅的语音回复，提升交互体验。
在客户意图理解方面，机器学习模型可以对客户的问题和表述进行深入分析，提取关键信息，判断客户的真实意图。
这有助于客服人员更有针对性地回答问题，提高解决问题的效率。
智能客服机器人是另一个重要的应用领域。
基于机器学习算法，机器人能够自动回答常见问题，处理简单的业务咨询。
当遇到复杂问题时，再转接给人工客服，实现了资源的合理分配。
为了实现这些应用，呼叫中心需要做好数据收集和预处理工作。
数据是机器学习的基础，只有收集到丰富、准确、有代表性的数据，才能训练出有效的模型。
这包括客户的通话记录、咨询内容、反馈评价等各种信息。
同时，要选择合适的机器学习算法和模型。
不同的问题和场景可能需要不同的算法和模型，例如决策树、神经网络、支持向量机等。
呼叫中心解决方案的6种方法
呼叫中心解决方案的6种方法一、多通道呼叫中心随着互联网的发展，呼叫中心也在不断创新与变革。
多通道呼叫中心是一种集成了多种通信渠道的解决方案，包括电话、电子邮件、短信、社交媒体等。
通过提供多样化的沟通方式，企业可以更好地与客户互动，提高客户满意度。
二、自助服务功能自助服务功能是一种通过自动化技术让客户自助解决问题的解决方案。
企业可以通过提供在线帮助中心、常见问题解答、自助查询等功能，让客户能够在不需要人工干预的情况下解决问题。
这不仅能节省企业人力资源，也提高了客户的满意度和快速解决问题的效率。
三、智能语音识别技术智能语音识别技术是一种通过计算机自动识别和理解语音的技术。
在呼叫中心中应用智能语音识别技术可以使客户在拨打电话后自动与语音助手进行对话，无需等待人工接听。
这种技术可以提高呼叫中心的处理能力，并减轻客户的等待时间。
四、预测性呼叫拨号技术预测性呼叫拨号技术是一种通过算法预测出最佳拨号时间，并自动拨打电话的技术。
通过减少无效电话和提高坐席利用率，预测性呼叫拨号技术可以提高呼叫中心的工作效率和生产力。
此外，它还能够根据拨打结果自动调整拨号策略，进一步提升呼叫中心的业绩。
五、呼叫录音与质检系统呼叫录音与质检系统是一种用于记录和回放客户与呼叫中心工作人员之间通话内容的解决方案。
它可以帮助企业监控和评估呼叫中心的服务质量，发现问题和改进服务。
通过录音与质检系统，企业可以提供更加专业和高效的客户服务，提升客户体验。
六、数据分析与报告数据分析与报告是一种通过对呼叫中心的数据进行深度分析，帮助企业了解呼叫中心的运行情况和客户需求的解决方案。
通过数据分析与报告，企业可以获取呼叫中心的关键指标和统计数据，从而进行优化和改进。
这种解决方案能够帮助企业更加智能地管理呼叫中心，提高企业的运营效率和客户满意度。
通信系统中的语音识别技术研究和应用
通信系统中的语音识别技术研究和应用随着信息技术的发展，通信技术也逐渐成为了现代社会中不可或缺的一环。
在通信技术中，语音识别技术是一项极其重要的技术，在许多领域都有着广泛的应用。
本文将介绍一些通信系统中的语音识别技术的研究和应用。
一、语音识别技术的定义和基本原理语音识别技术是指识别人类语音并将其转化为机器可处理的语言，在通信系统中应用广泛。
语音识别技术的基本原理是通过声音的频率和时域信息来对人类语音进行分析，并进而进行识别。
通过对语音信号的声学特性和语言学特性进行分析，可以进行声学模型和语言模型的训练，实现语音识别技术。
二、语音识别技术的分类和特点目前，语音识别技术主要分为离线语音识别和在线语音识别两大类。
离线语音识别是将待识别的语音信号全部通过录音设备录入计算机中，然后进行离线处理。
在线语音识别则是指将实时的语音信号直接输入计算机系统中进行实时处理。
这两类语音识别技术在通信系统中应用的场景有所不同。
离线语音识别适用于语音文件的识别、命令识别等场景，而在线语音识别主要应用于呼叫中心、智能家居、人机交互等领域。
语音识别技术的特点主要包括以下几点：首先，语音信号的复杂性很高，需要对信号的噪声、语调、语速等方面进行处理。
其次，语音识别技术需要有较好的容错能力，即需要能够识别口音、方言等不同类型的语音信号。
第三，语音识别技术需要有精确的识别准确率。
最后，语音识别技术需要支持多种语言的识别。
三、通信系统中语音识别技术的应用在通信系统中，语音识别技术有很多应用场景。
下面介绍几个主要应用场景：1. 智能家居方面：语音识别技术可以与智能家居设备相结合，实现智能语音控制。
用户可以通过语音指令来控制家中的各类设备，如灯光、电视等。
这种技术还可以实现语音控制家庭保安系统，对房屋内的安全隐患进行监控。
2. 呼叫中心方面：语音识别技术可以用于呼叫中心语音识别系统中。
客户可以通过语音指令寻求帮助，在使用过程中可以进行语音交互，提高服务效率。
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浅谈语音识别技术在呼叫中心的应用客户服务中心李鹏摘要：本文介绍了目前语音识别技术在国内外呼叫中心行业的典型案例，对语音识别技术在IVR自助系统、客户需求挖掘、自动记单等方面的应用前景进行探讨，着重分析了语音识别技术在提高效率、降低人工成本方面发挥的作用。
关键词：语音识别、呼叫中心、IVR、情绪管理1 概述2011年在苹果教父乔布斯去世前一天，苹果公司召开了新品发布会，虽说iphone5没有如期而至，但iphone4s的新功能语音助理SIRI让人眼前一亮，它不仅仅能够通过语音识别协助完成发短信、播放音乐等简单操作，更能够进行人机互动，直接搜索餐厅、电影院等生活信息，甚至当你说出“drunk、home”这些话的时候，siri会判断你已经喝醉了，并建议帮你呼叫出租车或代驾服务。
根据网络公司Aireso数据统计，iPhone 4S发布以来，由于用户对于Siri语音识别软件的使用，导致用户的数据量比使iPhone 4增加了一倍多。
语音识别的研究工作大约开始于上世纪50年代，随着多媒体时代的来临，语音识别技术也越来越受到业界的关注，Siri就是典型的语音识别+语义解析技术的成功应用。
近两年，语音识别技术在呼叫中心市场应用也逐渐开始升温，在传统的CTI（计算机电话集成）、IVR（交互式语音应答）、ACD（自动呼叫分配）等技术基础上，基于呼叫中心业务功能层面的TTS（文本语音转换）、SR（语音识别）、VI（语音交互）等功能正在逐步变为现实。
2 语音识别使IVR系统更加智能目前IVR系统通过语音菜单方式引导客户处理各种业务需求，从而减少人工服务的比例，节约人力资源。
然而随着市场新业务的不断增多，呼叫中心菜单层级也越来越深，语音引导时间较长，操作变得比较繁琐，当客户不得不拿着电话等候数分钟时，超过50%的用户会放弃而选择话务员服务，这样就会带来呼入压力增大，人工成本提高。
通过语音识别技术搭建的IVR系统可以具备非常准确的自然语言处理能力，高效处理语音输入，同时提供更加灵活的对话方式。
比如说，客户可在通话中一次提出好几个问题，系统一次处理，例如客户提出“我要查询话费和开通彩铃”，系统会自动识别成一个话费查询需求和开通彩铃业务办理需求。
一项调查数据显示，雅芳公司在客服电话系统中采用语音识别与语音合成技术后，成功处理完500万件的客户问题，客户满意度可以达到87%，而50%以上客户会在因座席繁忙必须在线等待时选择通过自动语音进行服务，而且这些客户大多可顺利地通过此服务在线将问题处理完毕，不再需要转接客服人员。
同样在美国银行。
也许有人会问有多少客户更倾向于使用自动系统，而不是人工话务员呢？答案是零。
但一项Gartner调查显示，当客户不得不拿着电话等候数分钟时，43%的人表示会接受人性化的自助语音系统服务。
图1 呼叫中心的语音识别系统目前国内比较著名的语音识别公司有科大讯飞等公司，国际上比较知名的公司有Google、微软、IBM、NUANCE等，上面提到的雅芳公司就采用了NUANCE 公司产品。
日前曾经参加过集团公司服务示范项目的电视电话会议，江苏公司介绍了《客户需求自动识别与引导模式研究》项目，此项目在智能语义解析基础上，应用了语音识别技术(SR)并研究自然语言模型，实现客户来电模糊识别，智能判断客户需求并提供快速直达服务。
比如客户办理彩铃业务，只需要拨打10086后说“我要开通彩铃”，通过系统对语音分析之后即可向BOSS后台发出请求完成业务办理，从而减少了菜单层级，提高客户感知。
目前该项目已经开发了7大类17项体验业务，后台系统识别率达到92%，客户端到端成功率达85.8%，有效的降低了人工成本，提高了客户对IVR业务办理系统的信赖度和服务满意度。
除了节省人工成本之外，语音识别系统还可以保证客户享受到一致的服务，避免因客户代表技能水平和服务水平的不一致带来的差异。
另外，在针对一些特殊群体如残疾人进行服务时，人性化的自助语音系统将发挥更大的作用，尤其是中国社会面临老龄化越来越严重的趋势，虽然移动公司提供了除IVR外的短信、网站、WAP等多种自助业务办理方式，但人工服务仍然是老年人的首选，而人性化的自助语音系统，直接识别自然语音，不用繁琐的操作，实现“所说即所得”，必然为这部分特殊人群提供更好的服务。
3 语音识别技术助力深度挖掘客户需求呼叫中心正面临着由技术先导从而引发客户行为发生变化，进而影响到服务模式的变革，以客户需求为驱动力是实现创新的根本原则，因此如何快速、有效、真实的捕捉客户需求成为呼叫中心发展的关键。
在传统管理手段下，只能通过人工方式收集客户需求，主要采取以下几种措施：录音抽样听取、在线记单、问卷调研、员工访谈、班长监听等等。
以上措施无疑存在以下问题：1、需要大量人力成本的投入，1名质检人员每天大约可以听取50个录音，这其中包括录音信息的整理、分类、分析工作，而仅单天的客户呼入量就能达到25-30万，大量客户需求被深深得隐藏在海量的录音文件中，基于人力成本的考虑又不可能投入太多人工，我们就如同守着一个宝库而找不到开门的钥匙。
2、影响员工通话时长，在线记录工单必然需要员工在接听客户电话的同时分心去记录客户需求，同时还要解决客户所提出的问题，这样一方面记录工单需要一定时间影响接通效率，另一方面也可能会由于一心三用造成这样那样的服务问题。
3、数据分析不完整、不全面，无论是哪种调研方式都只能针对部分客户需求进行采集，同时还可能存在着客户代表理解上的误差，因此可能存在数据遗漏不完整的情形出现。
通过语音识别+语义分析技术能够从大量录音文件中用来监控和分析坐席员的服务水平以及不同客户的消费习惯。
借助这些有价值的信息，管理者可以评估呼叫中心的各方面运营工作状况，深入挖掘客户需求，从而提出改进意见，这样才能发挥录音系统对呼叫中心应有的作用。
语音识别技术就是使设备可以听懂用户的话，主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练三种技术。
图2 语音识别和语义分析机制随着技术的不断成熟，语音识别的成熟度和准确率也在不断提高。
目前比较有代表性的语音识别系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking，Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceT one等，其中IBM公司推出的ViaVoice 系统不仅支持了汉语，而且可以识别上海话、广东话、四川话等地方口音。
语音识别仅仅是进行客户需求分析的第一步，只是实现了从语音到文本的转变，减轻了录音抽样听取的人工成本和避免了数据来源的不完整性。
但如果想要从海量的数据中找到客户需求点，还需要结合语义分析软件进行数据挖掘。
录音文件中含有丰富的信息，包括客户的需求，客户代表的回答，以及潜在的营销机会和投诉风险，但也存在大量的冗余信息，如果单纯的进行文字统计分析，相信得到最多的结果是“我”、“电话”、“怎么”等等之类大量无关的信息。
如何从中提取出有用的信息呢？首先对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息，这是一个信息压缩的过程。
同时根据呼叫中心工作经验丰富的同事积累的知识，建立语音特征模型库，并且根据提取的语音文件信息不断进行自适应训练，，应用人耳对语音信号的处理特点，分析提取特征参数，使用人工神经元网络、语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别等技术，甚至包括语言学、生理学、心理学等学科的专业知识，只有这样才能从丰富的数据来源中去芜存菁，获得对我们有用的信息。
4 语音识别技术协助提升客户代表服务质量呼叫中心客户代表每天工作6-8小时，一天下来要接200多个电话，既要感同身受地为客户处理问题，同时还得第一时间平息和安抚客户的情绪，在客服代表优质服务的背后，承载着许多艰辛，而客户代表的服务质量很大程度受到其情绪的影响，如何能够及时发现并对员工进行辅导成为能否控制好现场管理的关键。
目前普遍采用的方式有两种：1、质检或班长进行在线监听，这种方式只能覆盖很少一部分员工，毕竟每个班组只有1个班长，无法覆盖到全部15名员工，而质检人员数量就更少了，无法达到全程对客户代表进行监控的效果。
2、通过客户投诉发现问题，这种方式只能是事后补救，采用一定惩罚措施来保证客户代表不再出类似问题，但对客户的恶劣影响已经造成。
西班牙两所大学Universidad Carlos III de Madrid 和Universidad de Granada曾经开发出一套情绪识别电脑系统，帮助自动服务台或者机器人识别电话那边人的情绪。
该系统会分析声音中的60个语音元素包括语调，语速，停顿时间，声音力度等等，然后决定说话人是否不耐烦或者变得生气了。
因而通过语音识别技术不仅可以把一些服务禁语作为关键词进行监控，通过对客户代表语言进行识别，一旦发现客户代表说出上述服务禁语，可以及时进行监控告警，以便班长能够及时掌控，同时还可以使用语音情感识别技术，利用计算机分析客户代表的情感状态及变化，进而确定其内心情绪或思想活动，当情绪波动变化较大，出现不耐烦、急躁、甚至生气的时候，可以被系统监控捕捉到，从而采用相应的管理措施去解决问题。
5 总结效率和成本是每一个企业管理必须权衡的关键因素，而在呼叫中心行业中，如何更加智能的为客户服务，挖掘大量录音数据背后的客户需求是我们一直思索的问题，语音识别技术为呼叫中心提高工作效率，降低人工成本提供了一条新的道路，当然尽管语音识别技术在技术上已经获得突破性进展，然而在实际应用过程中语音识别技术仍然面临着一些难点：1、对环境依赖性较大，抗干扰能力较差2、地方口音3、语音语调4、语音模型5、自然语言的随机性、多变性。
但随着技术的不断发展，相信这些问题将会逐步被解决掉。
语音识别技术还可以被应用于网络搜索等领域，看过灾难大片《2012》的人们肯定还记得俄罗斯富商尤里是如何发动宾利车，不需要钥匙和按钮，只需要说一句“Engine start!”。
也许在不远的将来，这种技术将不再是科幻，而将普遍应用在我们的生活中。