智能语音交互技术在呼叫中心中的应用

李昌霖

（昆明塔迪兰电信设备有限公司，云南 昆明 650200）

1 自动语音应答系统

自动语音应答系统是智能语音交互技术在呼叫中心中的一种重要应用。它通过语音识别技术，能够自动接听用户的电话并分类转接，从而提高呼叫中心的效率和客户服务的质量。自动语音应答系统具体内容如下。

1.1 自动接听电话

自动接听电话是指呼叫中心中应用的自动语音应答系统在电话呼入时自动进行接听并处理的功能。它利用语音识别、自然语言理解和自然语言生成等技术，能够自动识别来电的目的、用户的需求，并提供相应的服务。具体内容如下：①语音识别。自动接听电话的第一步是语音识别，通过对来电的语音进行识别，将语音信号转换为文本信息。这需要使用先进的语音识别算法，将来电中的语音信息准确地转化为可理解的文本。②自然语言理解。自动语音应答系统会对上一步得到的文本信息进行自然语言理解。该步骤是为了理解来电的意图和用户的需求。系统会分析文本内容，识别关键词、实体和语义，从而确定用户拨打电话的目的[1]。③用户验证。在自动接听电话的过程中，系统可能需要对用户进行验证，以确保通话的安全性和准确性。这可以通过要求用户输入特定的个人信息、提供密码或通过声纹识别等方式完成。④提供服务。一旦系统理解了来电的目的和用户的需求，它会根据预设的业务流程和知识库提供相应的服务。这可能是提供常见问题的解答、查询订单状态、转接到相应的部门或提供其他相关服务。

1.2 语音输入识别

语音输入识别是自动语音应答系统中的第一步处理过程，它通过将用户的语音信号转换为可理解的文本信息，实现对用户的输入内容进行识别和理解。以下是语音输入识别的具体内容：①语音采集。当用户拨打电话并进入自动语音应答系统时，系统会通过电话线路或麦克风等设备采集用户的语音信号。语音采集需要保证音频的清晰度和准确性，以提供良好的识别效果。②音频预处理。在语音采集后，系统会对音频信号进行预处理。这包括去除噪声、回声抑制、音频增益调整等步骤，以提高后续的语音识别准确率。③特征提取：特征提取是语音输入识别的核心过程，它将经过预处理的音频信号转换为能够表示语音内容的特征向量。常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。④语音识别算法。在特征提取后，系统使用语音识别算法将特征向量转化为文本信息。语音识别算法通常基于统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如循环神经网络或卷积神经网络），通过训练大量的语音数据来学习语音与文本之间的对应关系。

1.3 问题分类转接

智能语音交互技术在呼叫中心中广泛应用，自动语音应答系统是其中目前比较成熟的一种实现方式。问题分类转接的具体内容主要有：①语音输入与文本转换。当用户拨打电话并进入自动语音应答系统时，系统会采集用户的语音信号，并通过语音输入识别技术将其转换为文本信息。②自然语言理解。在得到用户的文本信息后，系统会对其进行自然语言理解（NLU）处理，将用户提出的问题进行分析和理解。这包括对句子的分词、词性标注、命名实体识别等步骤，以及根据预先设定的语法和语义规则，将问题转化为可处理的形式。③问题分类。根据用户提出的问题，系统会将其分类为不同的问题类型。问题分类可以基于机器学习算法或规则库来完成。机器学习算法需要通过训练大量的数据来学习问题分类的规律，而规则库则是通过人工设置一系列规则来区分问题类型。④转接决策。一旦系统将问题分类为不同的类型，便可以根据预先设定的转接策略决定如何转接问题。转接策略需要考虑当前的业务流程和人工客服的运营情况，以决定将问题分配给哪个人工客服或自动应答系统进行处理。

1.4 身份验证和客户信息查询

1.4.1 身份验证

当用户进入自动语音应答系统后，为了保证安全性和个人隐私，需要进行身份验证。通常情况下，身份验证会通过用户输入电话号码、账号、密码、个人信息等方式进行验证。在语音应答系统中，可以使用语音生物特征识别技术，比如说声纹识别技术，对用户的语音信号进行分析和比对以完成身份验证。如果验证成功，系统便会显示用户的信息，如姓名、账户余额等。

1.4.2 客户信息查询

在完成身份验证之后，用户可以通过自动语音应答系统查询自己的客户信息，如账户余额、最近的交易记录等。用户只需按照系统提示，输入所需查询的信息，系统便可以根据用户提供的信息快速地查询相应的数据，然后将结果以语音或文本的形式反馈给用户。在进行客户信息查询时，系统需要实现高效的数据库查询和管理，并对查询结果进行格式化和展示，以保证用户可以方便快捷地得到所需的信息。

2 语音导航系统

语音导航系统以语音合成技术为核心，通过声音引导用户进行相应操作，从而简化流程、提高操作效率。用户只需通过语音指令选择所需服务或操作，无须烦琐的按键操作，大大提升了用户体验。语音导航系统的具体内容有。

2.1 语音输入识别

当客户致电呼叫中心后，语音导航系统会对用户输入的语音进行识别和理解，并获取用户的意图和需求。语音输入识别是将用户的语音信号转换为文本信息的过程。首先，语音导航系统会接收到用户通过话筒或电话输入的语音信号。然后，系统使用语音信号处理算法，对信号进行预处理，包括去噪、特征提取等。接着，系统将预处理后的信号输入语音识别模块，该模块使用基于深度学习的声学模型和语言模型，将语音信号转换为文本信息[2]。

2.2 自动分类转接

自动分类转接是通过自然语言理解技术对用户的语音输入进行处理和分析，然后根据预先设定的规则或模型，将用户的问题或需求自动分类并转接到正确的客服专员或部门。这个过程包括语音输入识别、文本语义理解、问题分类和转接策略等环节。通过这些步骤，语音导航系统可以根据用户的问题类型、紧急程度等信息，将其快速转接到最适合处理的人员或团队。

2.3 预约和安排

如果客户需要预约或安排服务时间，语音导航系统可以协助客户快速完成操作，并将记录更新到数据库中。假设用户通过呼叫中心的语音导航系统预约医生。用户可以说出“我想预约皮肤科医生”，系统会将用户的需求转化为文本进行分析和理解。系统会识别出用户的预约需求是皮肤科医生，并进一步确认预约日期和时间。用户可以回答“周五下午3 点”，系统会将这些信息记录并根据预约规则查询可用时间段，最终安排好用户的预约。

2.4 语音合成

语音导航系统可以通过语音合成技术将预先录制好的语音提示播放给客户，引导客户进行操作并提供帮助。假设用户通过呼叫中心的语音导航系统咨询机票信息。用户可以通过按键或语音输入告知系统自己的出发地、目的地、日期等信息。语音导航系统会根据用户的输入，生成相应的文本内容并将其转化为语音播放给用户。系统会合成出“请问您需要从北京飞往上海的机票，日期是10 月15 日，请稍等，正在为您查询”的语音输出，向用户提供相关的指导和信息。

3 智能问答系统

智能问答系统结合自然语言理解和知识图谱等技术，可以实现对用户问题的智能解答和推荐。通过对用户提问进行语义分析和语义匹配，系统能够准确理解用户意图，并给出相应的答案。智能问答系统的功能如下。

3.1 语音识别

智能问答系统通过语音识别技术将用户的语音输入转换为文本，以便理解用户的问题。假设用户在呼叫中心的智能问答系统中说道：“我想查询订单的发货状态”，系统通过语音识别技术将这段语音转化为文本形式，并进行解析和理解。系统发现用户的意图是查询订单的发货状态。随后，系统会通过与订单数据库的匹配，获取到该订单的发货状态信息并以文本或语音形式回复给用户，如“您的订单已发货，预计将在两天内送达”。

3.2 自然语言处理

系统会对用户的问题进行分析和理解，提取出关键信息，并进行语义分析和意图识别，以准确把握用户的需求。假设用户在呼叫中心的智能问答系统中提问：“我想查询订单的发货状态”，系统通过语音识别技术将这段语音转化为文本形式，并进行自然语言处理。系统可以首先进行分词，将问题分成“我/想/查询/订单/的/发货/状态”等词语。接下来，系统可以进行词性标注和句法分析，确定“查询”是动词、以及“订单的发货状态”为查询目标。在理解了用户的意图之后，系统会对相关的订单数据库进行查询，并将结果以文本或者语音的形式回复给用户，例如，“您的订单已经发货，预计将在两天内送达”。

3.3 知识库管理

在系统中构建并管理一个知识库，其中包含了大量的问题和对应的答案，以供系统检索和匹配。假设一个呼叫中心的智能问答系统中有一个知识库，其中包含了大量的常见问题和答案。用户拨打呼叫中心，并询问：“我的账户为什么无法登录”，系统收到语音输入后，通过语音识别技术将其转化为文本。然后，系统将该问题与知识库中的问题进行文本匹配和语义分析，发现有一个与之相关的问题：“如何解决账户无法登录的问题”，系统从知识库中取出相应的答案：“您的账户无法登录可能是密码错误或账户被冻结，请尝试重置密码或联系客服进行解冻操作”，然后，系统可以将答案以语音或文本形式回复给用户，提供解决问题的建议。

3.4 答案生成和回复

通过与知识库的匹配，系统能够根据用户的问题生成准确的答案，并采用语音合成技术将答案转化为语音输出，回复给用户。用户拨打呼叫中心并询问：“我想了解如何开通移动流量套餐”，系统接收到语音输入后，通过语音识别技术将其转化为文本，并匹配用户的问题与知识库中的相关问题。系统找到了一个与之相关的问题：“如何办理移动流量套餐”，并从知识库中抽取出相应的答案：“您可以通过移动自营厅或拨打客服热线办理移动流量套餐，也可以在官方网站或APP 上进行在线办理，具体操作可参考我们的官方直男”，系统可以通过语音合成技术将答案转化为语音输出，并回复给用户[3]。

4 情感识别与处理

情感识别技术可以通过分析客户的语音特征和内容，准确判断客户的情绪状态。当客户表达不满、焦虑等负面情绪时，系统可以及时调整服务策略，提供更好的解决方案，增强客户满意度和忠诚度。其具体内容如下。

4.1 情感识别

系统通过语音识别和自然语言处理技术将用户的语音或文本输入转化为对应的情感状态，如高兴、生气、焦虑等。当用户向呼叫中心反映自己遇到了某种问题时，可能会因为这个问题导致情绪波动，比如意见发表得很激烈或者语气很强烈。通过智能语音交互技术的情感识别与处理功能，呼叫中心系统能够快速识别出这位用户的情感状态，并根据情感特点给出更加针对性的回复和处理方法，从而提高用户体验和满意度[4]。

4.2 情感分析

系统会对用户情感状态进行分析和理解，并采用机器学习算法识别出用户情感隐含的需要和期望，以便根据其需求提供更智能化的服务。当用户在咨询呼叫中心的售后服务时，如果出现了焦虑和不安情绪，客服人员可以通过积极、耐心的语气和明确简洁的回答方式来减缓用户的情绪，从而达到更好的服务效果。同样的，当用户表达出愤怒情感时，客服人员可以通过针对性的语气和回复方式辅助缓解用户情绪，从而达到更好的服务效果。

4.3 情感处理

系统能够根据用户情感状态，自动推荐适当的服务方式和方案，及时采取有效措施缓解用户情绪，提高客户满意度。当用户在呼叫中心咨询售后服务时，可能因为产品质量问题而感到愤怒和不满。在这种情况下，客服人员可以采取情感处理的策略，首先保持冷静和耐心的态度，倾听用户的抱怨和不满，然后通过解释和解决问题的方式提供合适的回应[5]。在交流过程中，客服人员可以使用积极的语气、口吻和词语，积极与用户沟通，营造融洽的氛围，并及时给予解决方案或建议，以此疏导用户的情绪，增强用户对服务的满意度。

5 结语

智能语音交互技术在呼叫中心中的应用，已经取得了显著的成效。自动语音应答、语音导航、智能问答和情感识别等应用，极大地提高了客服效率和用户体验。然而，智能语音交互技术仍面临着语义理解准确性、多语种支持以及隐私保护等挑战。未来，我们需要不断创新和研发，提升智能语音交互技术的适应性和可靠性，为呼叫中心带来更多的发展机遇。