例として、以下のような活用方法があります。
■オペレーターの活用方法例
■スーパーバイザーの活用方法例
■マーケティング部門の活用方法例
テキストマイニング可能な他社ツールと多数の連携実績がございます。用途に応じてご提案・ご紹介させていただきます。
音声認識には「音響モデル」「辞書」「言語モデル」という3つのデータベースが必要です。
この3つは当社でベースのものをご用意いたします。
ベースのものをそのままご利用いただくこともできますが、お使いのコールセンター環境の音声や言語データを学習させることでより精度の高い音声認識をすることが可能になります。
一般的にはコールセンターのオペレーターなど丁寧な喋り方をする方の場合は平均80%~95%程度になり、内線通話やお客様側などくだけた喋り方の場合は平均50%~80%程度になります。
喋った内容と音声認識結果を比較することで計算します。1字1句すべて一致したら100%となりますが、誤って文字が挿入/削除/置換されると認識率が下がります。
例えば、「お世話になります」と言ったのを「お世話になりました」と音声認識した場合は、正解文字数8文字に対して「す」→「し」への置換が1文字、「た」の挿入が1文字となり、認識率は(8-1-1)÷8=75%になります。
文字にできないようなぼそぼそとした喋り方や、「ありがとうございました」を「あざーした」のように文字を飛ばす喋り方、また、音に大きなノイズが含まれている場合は音声認識することが困難です。
どんな専門用語でも音声認識エンジンに学習させることで音声認識可能になります。
イントネーションの違いは全く影響なく音声認識が可能です。ただし、方言特有の単語や言い回し(例:「ありがとう」⇒「おおきに」など)は音声認識エンジンに学習させる必要があります。
詳しくはお問い合わせください。
■音声認識エンジンの学習
電話で喋る内容を当社専門スタッフが音声認識エンジンに学習させます。そのために、通話を録音した音声をお預かりしたり、業務マニュアルやトークスクリプト、用語集や商品名・支店名などの一覧をお預かりします。また、単語登録機能があるので、音声認識しない単語をご利用されるユーザー様自身で登録することも可能です。
■利用する上でのコツ
下記に注意することで認識率を上げることができます。
音声認識エンジンが持つ「音響モデル」「辞書」「言語モデル」という3つのデータベースのうち、「辞書」はユーザー側で登録をすることができます。
音声認識できない単語の表記と読み(ひらがな)を辞書へ登録することで音声認識が可能になります。
声の学習は不要です。誰でもすぐにお使いいただけます。
標準で実装しております。
AmiVoice Communication Suiteのコンタクトセンター専用ベースエンジンには、業界シェアNo.1を誇る300社以上の膨大なリソースが蓄積されており、非常に高い精度で音声をテキスト化することができます。お客様ごとの個別チューニングで、更に音声認識精度を上げることも可能です。
一般的な形式の音声ファイル(.wavなど)として取り出すことができれば可能です。
音声データを強く圧縮したり、オペレーター側/お客様側の音を混ぜた場合(モノラル録音)は認識率が低下します。
音声認識のご利用には音声の録音が必要になります。電話環境に応じた録音方式をご提案いたします。
はい。APIを通じて情報連携が可能です。
通話の情報(日時・話者など)や音声認識結果などの情報を取り出すことが可能です。
シンクライアントや電話の構成に合わせてご提案いたします。
詳しくはお問い合わせください。
リアルタイム処理とバッチ処理、オンプレミス利用とクラウド利用をご用意しております。
お客様のご要望や環境に合わせて、柔軟に構築可能です。詳細につきましては、お問い合わせ下さい。
はい。可能です。
電話の環境や、音声の録音方式によって音声認識率は変動します。
環境に合わせて最適なご提案をいたします。まずはお問い合わせください。
はい、クラウドでの提供も可能です。
デモ環境のお貸出や、既に録音している音声をお預かりして音声認識を試すことが可能です。
まずはお問い合わせください。
まずは電話環境や業務運用のヒアリングをし、最適なシステム構成をご提案いたします。
その後、音声認識エンジンの構築を経て、システム導入・操作説明を実施し、稼働開始となります。
通常はシステム稼働まで3ヶ月~半年程度です。
音声認識エンジンの構築のために、通話音声や専門用語集や、トークスクリプト集などをご準備ください。
あります。詳しくはお問い合わせください。
はい。予算に応じたご提案をさせていただきます。
こちらからお問い合わせください。