[发明专利]基于机器学习的客服语音文本的大数据质检方法

权利要求书

1.基于机器学习的客服语音文本的大数据质检方法，其特征在于：其包括以下步骤：

步骤1、录音获取：按照抽音规则抽取满足质检覆盖率要求数量的录音；

步骤2、全文转写：利用语音质检引擎将选中的录音全部识别转写为文字并做语者分离；

步骤3、创建质检规则：通过语音质检引擎按照业务质检要求逐个将质检点形成相应的模型；

步骤4、创建打分表模板：通过语音质检引擎根据业务管理要求以及质检点模型建立打分表模板；

步骤5、自动打分：语音质检引擎将所有被选取的录音进行打分并自动导入质检应用；

步骤6、人工复核：质检人员根据需要对系统自动评分予以复核和修正；

步骤7、申诉、复议：坐席员对质检打分提出申诉，并进行完整的复议；

步骤8、报表统计：对于质检的结果各个维度的数据统计与报表进行呈现。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的客服语音文本的大数据质检方法，其特征在于：步骤3和步骤4中语音质检引擎利用NLP、语义理解、意图分析、静音检测、语速检测、情绪检测对语义内容的深度挖掘形成专业模型。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的客服语音文本的大数据质检方法，其特征在于：语音质检引擎连接有多种自然语言分析模块、文件表示模块和机文本分类算法模块。