以业务为中心的呼叫中心研究与应用

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1、中山大学硕士学位论文以业务为中心的呼叫中心的研究与应用第四章首先研究了国内的呼叫中心现状，说明了板卡式呼叫中心的主流地位，然后从动态模型出发，研究板卡式呼叫中心智能化的解决方案，解决方案从路由策略，交互式语音服务和人工座席系统三个关键环节展开，分别做了详细的描述。最后，对解决方案的可行性和使用效果进行了验证，给出了结论。第五章首先对本文的研究工作做了系统的总结，接着对本文中不足之处及下一步的研究方向做了展望。4中山大学硕士学位论文第2章相关领域的研究第2章相关领域研究2．1语音服务研究现状随着技术的不断成熟，与计算机技术不断紧密结合，目前语音业务在世界范围内已经开始进入应用的成熟

2、期。语音技术主要包括AsR(自动语音识别)、TrS(文本．语因转换)等方面。2．1．1语音业务发展的原因当今世界上的个人计算机只有2亿台，有线电话总数己达到8．5亿，可以说无所不在，所以使用电话获取信息更符合目前的信息发展现状。而就人的自身习惯来说，人们喜欢使用自己的语音，不喜欢按键输入。通过言谈的交流，利用听和说是人们更愿意接受的交流和获取信息的方式。同时，语音也使得视障者可以更好的利用信息资源。此外语音业务与微型浏览器融合在一起131，可以实现多种形式的交互。比如一个旅行的应用，使用者只需讲出他的起始点、终点、以及首选的航班时间等，而对于PDA来说，输入这些信息是很麻烦的一件

3、事。语音微型浏览器随即会做出反应，给他一个图形界面的回复，所有符合他条件的航班均包含在其中。2．1．2语音识别技术语音识别是指将人发出的声音、文字转换成电信号，然后将电信号转换成赋予相应含义的编码图形。也就说将说出的文字翻译成机器可读的形式【4】。自动语音识别(AutomatedSpeechReco印ition，ASR)，是一种内容丰富的可以升级的软件服务器引擎，可以听懂人们说的话，并在理解的基础上执行一些操作。如客户可通过电话直接输入语音信息，然后由另一端的解析引擎解析为文字，并判断出文字的语义，据此提供客户要求的服务。对于AsR人们所关注的是其真正的识别能力，这其中包括：5中

4、山大学硕士学位论文以业务为中心的呼叫中心的研究与应用●识别系统的正确率，系统能否准确的响应用户的有效及无效的语音输入。·识别系统的敏感度，即系统是否在用户可接受的时间内对用户的输入做出回答。就前者而言，要对各种各样的非特定人的语音指令做出准确的响应。特别是在中国这样一个有着许多方言的国家里实现起来相当困难；另一方面人的发声器官在发某个词语或音节之后，不能立即处于发下一个词语或音节所应有的初始位置和状态，因而造成词语或音节间的平滑过渡。同一个词语处于不同的前后邻接词语的环境中，其发音是不同的。显然这给连续语音识别的实现造成了一些新的困难【51。对于后者，系统的响应速度也会左右人们使

5、用这个系统的兴趣。这两点也正是一直阻碍ASR得到大规模应用的绊脚石。但随着ASR技术的发展，以上难点己经取得突破性进展。目前的语音识别技术可以识别多种语音的上百万单词，并可以达到90％以上的准确识别率【6J。现在大多数厂商提供的开放式语法设计摈弃了原先的封闭式语法的弱点，即要求用户必须完全按照系统开发者预先设计好的句子顺序和固定的语法格式和系统交互，否则系统无法识别。允许电话用户用他们自己喜欢的方式和习惯说话顺应了自然语言表达的多样化特点；同时ASR厂商通常都提供工具来训练和改善系统。通过分析系统试运行阶段得到的录音资料生成各个地方独具特色的话音模型，使识别率得到提高【71。目前

6、比较通用的中文识别引擎为IBM和Microsoft的SpeechC0龋itiOn。2．1．3文本转语音技术文语转换系统是让计算机输出人类语言的一种系统。它是以ASCII码文本作为输入，再经语音合成技术产生连续语音输出的系统。其英文符号是盯S即Text一协Speech的缩写。其核心技术是语音合成。所以文语转换系统有时也称为语音合成系统【剐。人们对于TTs的关注主要在于系统将文本转化为语音后声音的自然度。传统的电信业务语音都是预先由人录制，用户听到的声音也就是人的自然语音。显然对于当今这个信息极度膨胀，各种媒体铺天盖地的时代，传统的方式显然无法满足要求，必须进行实时的文语转换。6中山

7、大学硕士学位论文第2章相关领域的研究1]晒可分为文本分析、韵律建模、和语音合成三大模块【引。成功的韵律建模是语音合成自然化的必要前提。而是否能满足人们所能接受的语音自然度要求，是11’S能否大规模应用的生命线。目前，通过神经网络或统计驱动的方法进行韵律生成，已获得了成功的应用。Siemens和Motorola公司均正在试验或采用此技术f101。由于TTS技术的不断成熟，其自然度己达到可以接受的程度，文本处理规则更加完善，用户定义词语范围更大，而且支持用户定义汉字、英文和数字任意组