客服语音智能质检解决方案

一、解决方案概述

客服语音智能质检系统通过语音识别、自然语言处理和大数据分析技术，自动分析客服通话内容，实现以下功能：

• 语音转文字
• 关键词检测
• 情感分析
• 服务规范检查
• 异常通话识别
• 质检评分

二、技术架构

三、核心代码实现

1. 语音转文字(ASR)

# 使用百度语音识别API示例
import requests
import json

def speech_to_text(audio_file):
    API_KEY = 'your_api_key'
    SECRET_KEY = 'your_secret_key'
    token_url = f"https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={API_KEY}&client_secret={SECRET_KEY}"
    
    # 获取token
    response = requests.get(token_url)
    token = json.loads(response.text)['access_token']
    
    # 调用语音识别接口
    asr_url = 'http://vop.baidu.com/server_api'
    headers = {'Content-Type': 'audio/wav; rate=16000'}
    data = {
        'format': 'wav',
        'rate': 16000,
        'channel': 1,
        'cuid': '123456PYTHON',
        'token': token,
        'speech': audio_file,
        'len': len(audio_file)
    }
    
    response = requests.post(asr_url, headers=headers, data=data)
    return response.json()
    

2. 关键词检测

import re

def keyword_detection(text, keywords):
    detected = []
    for keyword in keywords:
        if re.search(keyword, text, re.IGNORECASE):
            detected.append(keyword)
    return detected

# 使用示例
keywords = ['投诉', '退款', '不满意', '投诉']
text = "客户表示对服务很不满意，要求退款"
print(keyword_detection(text, keywords))  # 输出: ['不满意', '退款']
    

3. 情感分析

from transformers import pipeline

# 加载预训练模型
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")

def analyze_sentiment(text):
    result = sentiment_analyzer(text)
    return {
        'label': result[0]['label'],
        'score': result[0]['score']
    }

# 使用示例
text = "我对你们的服务非常不满意!"
print(analyze_sentiment(text))  # 输出: {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.99}
    

4. 质检评分

def quality_score(detected_keywords, sentiment, duration):
    # 基础分
    score = 100
    
    # 关键词扣分
    penalty_keywords = ['投诉', '不满意', '投诉']
    for kw in penalty_keywords:
        if kw in detected_keywords:
            score -= 10
    
    # 情感扣分
    if sentiment['label'] == 'NEGATIVE' and sentiment['score'] > 0.8:
        score -= 20
    
    # 通话时长加分/减分
    if duration < 60:  # 太短
        score -= 5
    elif duration > 600:  # 太长
        score -= 5
    
    return max(0, score)  # 确保不低于0分

# 使用示例
keywords = ['不满意', '投诉']
sentiment = {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.95}
duration = 320  # 秒
print(quality_score(keywords, sentiment, duration))
    

四、系统集成

1. 部署ASR服务和NLP模型

2. 开发Web管理界面展示质检结果

3. 设置告警规则，对低分通话自动告警

4. 生成日报/周报统计质检情况

五、扩展功能

• 客户画像分析
• 客服绩效评估
• 智能培训建议
• 实时质检监控