企業為什么需要智能語音質檢？
? ? ? ?隨著近十年人工智能技術的發展，語音和自然語音處理技術不斷取得突破，采用智能化的方法對電話語音中的內容進行深層次的分析，可以有效的節約人力成本并提高工作效率。就現在技術而言，語音質檢方案主要涉及語音關鍵詞檢索、音頻對比、情感識別等核心技術。
跳出傳統質檢，解讀智能語音質檢，從關鍵詞檢索到情感識別
一、關鍵詞檢索功能
基于語音識別技術，關鍵詞檢索是將語音識別的結果構建成一個索引數據庫，然后把關鍵詞從索引數據庫中找出來。首先將語音數據進行識別處理，從里面提取索引構建索引數據庫，在進行關鍵詞檢索的時候，找到概率最高的，輸入其關鍵詞匹配結果。
確定關鍵詞檢索網絡后，接下來進行的是關鍵詞檢索。關鍵詞檢索可以基于音節信息。首先將用戶設定的關鍵詞文本解析成音節序列，再從檢索網絡中找出匹配結果，相比直接對文本結果進行檢索，這種方法的容錯性更強，因此，計算量更小，執行效率更高，更適用于語音質檢這種海量數據檢索的應用場景。
跳出傳統質檢，解讀智能語音質檢，從關鍵詞檢索到情感識別
二、音頻對比
音頻比對是指從音頻信號提取特征，通過特征進行比對的方法進行有害信息檢索的方法。該方法的核心在于提取的特征值需要滿足一定的要求，比如抗噪性、轉換不變性、魯棒性、快速性等特點，主要是為了滿足同一音頻能夠在不同聲道下進行準確檢索。
傳統的聲學特征已經不能滿足音頻比對任務的需求。所以在完成最大值點完成建模后，需要進行特征的構建，而特征構建是通過最大值點之間的距離來建模，例如兩個最大值點的距離、位置信息作為一個固定的特征來完成音頻特征信息的構建。
有了上述音頻特征之后，就可以對兩個不同音頻進行檢索，最大相似度的地方就是相似點，這種技術最適用于文本內容無關的錄音片段的檢索。
跳出傳統質檢，解讀智能語音質檢，從關鍵詞檢索到情感識別
三、情感識別
語音是人類交際的最重要的工具之一。人們在進行自然口語對話時，不僅傳遞聲音，更重要的是傳遞說話人的情感狀態、態度、意圖等。根據情感模型的不同，情感語音識別主要分為離散情感識別和連續情感語音識別。
? ? ? 離散情感識別是一個典型的模式分類問題，各種傳統的分類器均被廣泛應用于語音情感識別系統，例如隱馬爾科夫模型、高斯混合模型、支持向量機，人工神經網絡等。維度情感識別一般被建模為回歸預測問題。
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