【正文】 測所需投入的大量人力成本，由于 IVR 流程日益龐雜，依賴人力實際上已經(jīng)難以完成全面覆蓋全部 IVR 流程的測試，而不出疏漏。 四、課題研究目標(biāo) （一）廣東移動《基于語音識別的下一代電子渠道交互方式研究》 本項目將利用現(xiàn)有的語音識別技術(shù)組件，結(jié)合移動公司業(yè)務(wù)特點，研究客戶需求的語音表達(dá)方式與移動公司業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而響應(yīng)客戶語音表達(dá)的業(yè)務(wù)需求，以及語音交互方式對客戶體驗的影響。 （三）湖南移動《智能語音及語言技術(shù)在客服及電子渠道中的應(yīng)用》 本項目通過對 語音數(shù)據(jù)信息挖掘的 關(guān)鍵技術(shù)，以及對 現(xiàn)有客服 熱線人工服務(wù)及 IVR 業(yè)務(wù)、電子渠道平臺、呼叫中心錄音模 塊及客服質(zhì)檢系統(tǒng)等進(jìn)行研究和應(yīng)用設(shè)計，依托現(xiàn)有平臺建設(shè)語音 技術(shù)應(yīng)用 系統(tǒng)，研究 目標(biāo)如下 ： 建設(shè) 智能中高端客戶信息數(shù)據(jù)挖掘 平臺 。對 中高端 客戶服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行有效的監(jiān)督和管理，增強客服質(zhì)檢的深度、廣度和力度，進(jìn)一步提高 中高端 客戶服務(wù)水平和客戶滿意度。實現(xiàn)對客服熱線系統(tǒng)的服務(wù)內(nèi)容的分析，及時、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)和掌握客戶的關(guān)注熱點；跟蹤分析 中高端 客戶群體的行為，完善業(yè)務(wù)監(jiān)控 中高端 客 戶投訴內(nèi)容及原因，為 中高端 客戶的服務(wù)和維系提供支撐。挖掘客戶服務(wù)質(zhì)量與各類業(yè)務(wù)指標(biāo)之間潛在的關(guān)系，完善客戶服務(wù)的經(jīng)營分析體系；挖掘客服熱線中的競爭性情報，了解市場競爭的關(guān)注熱點和各業(yè)務(wù)優(yōu)劣差異，為進(jìn)一步完善市場經(jīng)營策略和產(chǎn)品業(yè)務(wù)規(guī)劃提供參考。 難點及解決方案 難點 1：語音識別技術(shù)，該技術(shù)需要專業(yè)的語音分析軟件和語音匹配庫支持； 解決方案：擬引入公開語音識別組件接口的 Google 語音搜索和科大訊飛語音識別組件作為語音轉(zhuǎn)換引擎； 難點 2：識別結(jié)果分詞轉(zhuǎn)換，需要對語音引擎返回的結(jié)果進(jìn)行合理分詞轉(zhuǎn)換； 解決方案：根據(jù)移動業(yè)務(wù)特色，構(gòu)建分詞處理引擎，將語音引擎返回結(jié)果進(jìn)行合理轉(zhuǎn)換分詞； 難點 3： 業(yè)務(wù)匹配響應(yīng)，對于對分詞結(jié)果進(jìn)行有意義的結(jié)果映射，并作出響應(yīng)； 解決方案：統(tǒng)計分詞和業(yè)務(wù)響應(yīng)概率關(guān)系，并進(jìn)行業(yè)務(wù)識別庫自動訓(xùn) 練，不斷優(yōu)化響應(yīng)結(jié)果。 語 音 輸 入語 音 識 別是 否 存 在 該 語句 （ 全 配 、 半配 ）業(yè) 務(wù) 匹 配業(yè) 務(wù) 響 應(yīng)分 詞 處 理業(yè) 務(wù) 標(biāo) 簽 是 否有 記 錄輸 出 結(jié) 構(gòu)（ 文 字 / 音 頻 ）識 別 成 功NYY響 應(yīng) 成 功提 示 失 敗及 失 敗 原 因N響 應(yīng) 失 敗提 示 無 法 識 別語 音無 法 識 別 ? 用戶進(jìn)行語音輸入后，輸入的語音信息通過語音識別轉(zhuǎn)換成文字返回到客戶端； ? 將文字信息與語句業(yè)務(wù)庫進(jìn)行匹配， 若匹配通過，直接進(jìn)行業(yè)務(wù)響應(yīng)； ? 若語句業(yè)務(wù)庫匹配不通過，則對文字信息進(jìn)行分詞處理，提取關(guān)鍵字； ? 根據(jù)提取的關(guān)鍵字，與業(yè)務(wù)標(biāo)簽對應(yīng)進(jìn)行業(yè)務(wù)匹配； ? 匹配成功后進(jìn)行該業(yè)務(wù)的響應(yīng)并將響應(yīng)結(jié)果返回到客戶端； （二）安徽移動《基于語音識別和智能導(dǎo)航的新型掌廳研究》 掌廳語音接入服務(wù)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu) 總體結(jié)構(gòu)包括語音翻譯子系統(tǒng)、服務(wù)抽取子系統(tǒng)、信息存儲模塊、基礎(chǔ)信息管理模塊、輔助模塊及相關(guān)業(yè)務(wù)平臺。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖見圖一： （圖一：系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖） 融合語音識別技術(shù)的掌廳瀏覽器設(shè)計方案 采取 X+V 瀏覽器設(shè)計方案（ XHTML+Voice），其中： X = XHTML，是廣為流傳的網(wǎng)頁顯示標(biāo)準(zhǔn)； V = Voice XML，是用來定義用戶與機器之間進(jìn)行語音交互的語言，廣泛應(yīng)用于各種 IVR 系統(tǒng)。具體見圖二 ： （圖二：融合語音識別技術(shù)的掌廳瀏覽器） 系統(tǒng)研究及設(shè)計流程 科學(xué)分析聲音從發(fā)起到結(jié)束的過程，準(zhǔn)確抓取聲音信息， 進(jìn)行聲學(xué)建模；根據(jù)安徽及全國方言特點，收集各類語音的波形、語譜和基頻等詳細(xì)信息，進(jìn)行語言建模；通過對安徽公司業(yè)務(wù)、用戶語音特點進(jìn)行語義解析研究；使用語音識別與按鍵、觸摸結(jié)合，并借鑒安徽公司網(wǎng)站搜索好的做法，對語音與文字相似度較低的案例，提供 35個選項供客戶確認(rèn)，建立良好的流程；根據(jù)客戶使用手機的習(xí)慣，結(jié)合安徽公司掌廳界面設(shè)計的現(xiàn)狀，應(yīng)用狀態(tài)檢測技術(shù)，針對不同流程設(shè)計不同交互方案；基于安徽公司網(wǎng)廳和外部知識庫的運營經(jīng)驗，結(jié)合掌廳實際，優(yōu)化模糊搜索服務(wù)，雖然客 戶語言與服務(wù)無法精確匹配，但通過模糊搜索， 提高服務(wù) 抓取準(zhǔn)確率 ；針對專項營銷活動或特定用戶群，深挖客 戶行為并進(jìn)行聚類，通過簡單入口提供精準(zhǔn)且多項的服務(wù)。 語音翻譯子系統(tǒng) 語音翻譯子系統(tǒng)由自然語音識別引擎、語義解析子系統(tǒng)、語義訓(xùn)練子系統(tǒng)構(gòu)成，實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)化為文字。語音翻譯子系統(tǒng)技術(shù)結(jié)構(gòu)圖見圖五 ： （圖五：語音翻譯子系統(tǒng)技術(shù)結(jié)構(gòu)圖） 其中，語音搜索實現(xiàn)過程見圖六： （圖六：語音搜索實現(xiàn)過程） 語音轉(zhuǎn)寫實現(xiàn)過程見圖七： （圖七：語音轉(zhuǎn)換實現(xiàn)過程） 服務(wù)抽取子系統(tǒng) 服務(wù)抽取子系統(tǒng)由 精確服務(wù)檢索引擎、模糊匹配檢索引擎、特征服務(wù)集群引擎，實現(xiàn)文字找服務(wù)。服務(wù)抓取子系統(tǒng)內(nèi)容見圖八 : （圖八：服務(wù)抓取子系統(tǒng)內(nèi)容） （三）湖南移動《智能語音及語言技術(shù)在客服及電子渠道中的應(yīng)用》 研究總體框架 語音轉(zhuǎn)寫： 基于非特定人的連續(xù)自然語音的識別，及針對移動客服領(lǐng)域錄音的優(yōu)化。 情緒偵測： 對通話中用戶或坐席的情緒進(jìn)行自動偵測與判斷，一旦發(fā)現(xiàn)異常，可及時記錄或預(yù)警。 靜音檢測： 檢測錄音文件中長時靜音（冷場、用戶等待時間）的狀態(tài)，靜音時長的檢測策略可在系統(tǒng)中靈活設(shè)置與修改。 難點 2：自動質(zhì)檢規(guī)則 解決方 案： 符合對語音數(shù)據(jù) 的質(zhì)檢策略和規(guī)則，如語速的基準(zhǔn)值、情緒的基準(zhǔn)值等，可通過對歷史人工質(zhì)檢數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模。 主要技術(shù)方案和關(guān)鍵技術(shù) 通過對語音 信息數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù)、客服業(yè)務(wù)、呼叫中心錄音模塊、客服質(zhì)檢流程等進(jìn)行研究和應(yīng)用設(shè)計，依托現(xiàn)有平臺建設(shè) 中高端客戶信息數(shù)據(jù)挖掘 系統(tǒng)，下圖是 該 系統(tǒng)的主要功能組成模塊和組成結(jié)構(gòu)： D e v e l o p e rD e b u g g e rA p p l i c a t i o ni S PI M SA n a l y z e rT u n e rS u p p o r t e rR e s e a r c h e rR e c o g n iz e r E n g in eG r a m m a r S y s t e mG r a m m a r C o m p i l e rA b n f 2 g x m lG r a m m a r P a r s e rG r a m m a r C a c h e M a n a g e rS e m a n t i c I n t e r p r e t a t i o nK W S C o r eS p e a k e r S e g m e n tA b n o m a l E m o t i o nK e y w o r d S p o t t i n gL e x i c o nR e s o u r c e M a n a g e rR e c o g n i z e r P a r a m e t e r sV o i c e A c t i v a t i o n D e c t e c tV A D c o r eA u d i o S o u r c e P r o v i d e rN M SD i a l o g i cM i c r o p h o n eL o g g i n gC a l l l o g g i n gS y s t e m l o g g i n gA u d i o D r i v e r s , T h r e a d s ,