近年來，電信業(yè)出現(xiàn)了大量 AI 驅(qū)動(dòng)的技術(shù)，尤其是語(yǔ)音識(shí)別和翻譯。多語(yǔ)種 AI 虛擬助手、數(shù)字人、聊天機(jī)器人、語(yǔ)音客服、音頻轉(zhuǎn)錄等技術(shù)正在大幅改變電信業(yè)。企業(yè)正在呼叫中心部署 AI 以加快解決來電請(qǐng)求的速度，大幅提升客戶體驗(yàn)、員工留存率和品牌聲譽(yù)。

例如，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR），即語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本已被用于實(shí)時(shí)對(duì)話轉(zhuǎn)錄，這使企業(yè)能夠迅速為客戶確定資源或解決方案。語(yǔ)音 AI 還被用于分析情緒、識(shí)別分歧來源、提高合規(guī)性和坐席表現(xiàn)等。

本文將深入探討語(yǔ)音識(shí)別在電信業(yè)的變革力量，并著重介紹 AT&T、T-Mobile 等行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者如何利用這些最先進(jìn)的技術(shù)在其呼叫中心提供無(wú)與倫比的客戶體驗(yàn)。

語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字對(duì)改善客戶服務(wù)的影響

語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字技術(shù)的落地已為客服領(lǐng)域帶來了巨大改變。通過實(shí)現(xiàn)呼叫路由、呼叫分類和語(yǔ)音認(rèn)證等任務(wù)的自動(dòng)化，企業(yè)可以大大縮短客戶的等待時(shí)間并將其轉(zhuǎn)接至最適合處理該請(qǐng)求的坐席。

語(yǔ)音識(shí)別還可以用于 AI 驅(qū)動(dòng)的客戶反饋分析，幫助改善客戶滿意度、產(chǎn)品和服務(wù)。憑借語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字賦能的 AI 應(yīng)用，企業(yè)可以準(zhǔn)確識(shí)別并及時(shí)滿足客戶需求。

AT&T 數(shù)據(jù)科學(xué) AI 助理副總裁 Jeremy Fix 在GTC23 上概述了該公司使用 AI 改善呼叫中心體驗(yàn)的主要原因：

• 優(yōu)化人員配置資源

• 提供個(gè)性化的客戶體驗(yàn)

• 協(xié)作坐席提供可執(zhí)行的洞察

資源優(yōu)化

充足的人員配置是呼叫中心的關(guān)鍵組成部分之一，包括吸引和維系最好的人才。AT&T 通過 AI 預(yù)測(cè)呼叫中心坐席與來電數(shù)量的平衡情況，為坐席提供發(fā)揮其最佳水平所需的支持。

個(gè)性化

通過了解客戶首次接通時(shí)的意圖，AT&T 可以將來電者與之前解決過類似問題并且向客戶適時(shí)提供相關(guān)方案的資深坐席相匹配。

語(yǔ)音客服

AT&T 結(jié)合呼叫轉(zhuǎn)錄以及自然語(yǔ)言處理（NLP）驅(qū)動(dòng)的洞察引擎，為坐席及管理人員提供實(shí)時(shí)、可操作的洞察，幫助他們做出智能化的決策并提供高質(zhì)量的客戶服務(wù)（視頻 1）。

視頻 1. GTC23 上的 AT&T 洞察引擎演示

如何能做到實(shí)時(shí)的呢？在通話過程中，AT&T 的 NLP 引擎使用實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄和文本挖掘技術(shù)識(shí)別討論主題，然后推薦后續(xù)最佳行動(dòng)、識(shí)別通話情緒、預(yù)測(cè)客戶滿意度，甚至評(píng)估坐席質(zhì)量和合規(guī)性。

常見的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本準(zhǔn)確性問題

盡管語(yǔ)音 AI 可以幫助呼叫中心做出重大改進(jìn)，但要成功落實(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本仍面臨著一些挑戰(zhàn)。T-Mobile 的首席機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Heather Nolis 在 GTC23 期間談到了這些挑戰(zhàn)：

• 語(yǔ)音歧義

• 不同的說話風(fēng)格

• 嘈雜的環(huán)境

• 電話的局限性

• 特定領(lǐng)域的詞匯

語(yǔ)音歧義

您有多少次在打電話時(shí)誤解了別人的意思？比如是“上了一艘郵輪”還是“上了一艘油輪”？這種聽起來相同，但含義不同的詞語(yǔ)會(huì)造成語(yǔ)音歧義。如果語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字應(yīng)用沒有經(jīng)過訓(xùn)練，無(wú)法按照上下文識(shí)別單詞，就會(huì)導(dǎo)致轉(zhuǎn)寫錯(cuò)誤。

視頻 2. 語(yǔ)音歧義

不同的說話風(fēng)格

每個(gè)人都會(huì)有不同的口音、方言和口腔生理結(jié)構(gòu)，這意味著我們所說的每個(gè)詞語(yǔ)聽起來都會(huì)有所不同。對(duì)于全球運(yùn)營(yíng)的呼叫中心來說，必須在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中捕捉到這些微妙的差別，從而提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性。

視頻 3. 不同說話風(fēng)格背后的原因包括生理結(jié)構(gòu)差異和我們學(xué)習(xí)說話的方式

嘈雜的環(huán)境

呼叫中心坐席在與客戶對(duì)話時(shí)可能受到背景噪聲、同時(shí)說話的人、麥克風(fēng)質(zhì)量不佳，甚至手機(jī)信號(hào)不良等干擾，這些都會(huì)導(dǎo)致電話中的聲音丟失。部署到呼叫中心的強(qiáng)大語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字應(yīng)用必須能夠承受這類環(huán)境。

視頻 4. 噪聲源包括背景噪聲、同時(shí)說話的人和麥克風(fēng)質(zhì)量

電話的局限性

電話的局限性，包括無(wú)法記錄 “S”、“F” 等某些聲音會(huì)進(jìn)一步阻礙語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的準(zhǔn)確性。例如，即便您在電話中聽到 “free for all Friday” 這句話時(shí)實(shí)際上沒有聽到未被電話傳送的 “f” 這個(gè)音，但您的大腦仍會(huì)將 “f” 這個(gè)音補(bǔ)進(jìn)去。而在轉(zhuǎn)錄過程中，就得由語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本模型來填補(bǔ)缺失的聲音。

特定領(lǐng)域的詞匯

每一座為企業(yè)創(chuàng)建的呼叫中心都會(huì)遇到具有不同主題和詞匯的企業(yè)場(chǎng)景。開箱即用的 ASR 解決方案一般未經(jīng)過有效的定制化，因此在現(xiàn)實(shí)中很少有用。

T-Mobile 展示了他們應(yīng)對(duì)語(yǔ)音識(shí)別問題的解決方案。該方案采用 NVIDIA Riva（一款用于構(gòu)建和部署自定義語(yǔ)音應(yīng)用的 GPU 加速 SDK）并使用 NVIDIA NeMo（對(duì)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)）。T-Mobile 在不同口音、不同說話風(fēng)格和嘈雜生產(chǎn)環(huán)境等干擾下，將語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率提高了 3 倍（圖 1）。

圖 1. T-Mobile ASR 準(zhǔn)確率*：從位于云端到高度定制化的 Riva 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本（*準(zhǔn)確率[%]=100-WER）

實(shí)現(xiàn)最佳語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字結(jié)果的首要因素

從電信呼叫中心和緊急服務(wù)到視頻會(huì)議和廣播，企業(yè)在部署最先進(jìn)的語(yǔ)音 AI 技術(shù)時(shí)必須考慮準(zhǔn)確度、延遲、可擴(kuò)展性、安全性、運(yùn)營(yíng)成本等諸多因素，以便在競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。

企業(yè)正在不斷尋找將呼叫中心變成價(jià)值中心的新辦法，而成本在這方面起到至關(guān)重要的作用。呼叫數(shù)量多的企業(yè)必須根據(jù)定價(jià)模式、總體運(yùn)營(yíng)成本（TCO）和隱藏成本評(píng)估廠商。

實(shí)現(xiàn)全方位的語(yǔ)言、口音和方言覆蓋對(duì)所有語(yǔ)言的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性都至關(guān)重要。值得高興的是，語(yǔ)音AI在多語(yǔ)種準(zhǔn)確性上已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步。例如，Riva現(xiàn)在可以為英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、普通話、印地語(yǔ)、俄語(yǔ)、阿拉伯語(yǔ)、日語(yǔ)、韓語(yǔ)、德語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、法語(yǔ)和意大利語(yǔ)提供全球領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別。

最后，語(yǔ)音 AI 模型必須實(shí)現(xiàn)低延遲才能為坐席和客戶提供更好的實(shí)時(shí)體驗(yàn)。如果在坐席與客戶對(duì)話的過程中，AI 無(wú)法足夠快地向坐席提供有關(guān)后續(xù)行動(dòng)的建議，那就會(huì)變得毫無(wú)用處。

T-Mobile 詳細(xì)介紹了他們的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本評(píng)估流程，展示了一項(xiàng)重要的發(fā)現(xiàn)—— Riva 語(yǔ)音識(shí)別在延遲、成本效益和準(zhǔn)確性方面均優(yōu)于當(dāng)前的云供應(yīng)商模型。

視頻 5. T-Mobile 的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本評(píng)估指標(biāo)：延遲、成本效益和準(zhǔn)確性

在 GTC23 專題討論會(huì)“使用先進(jìn)的語(yǔ)音 AI 技術(shù)引領(lǐng)潮流”上，Infosys、Quantiphi 和摩托羅拉分享了他們通過在電信解決方案中部署語(yǔ)音 AI 解決這些問題的經(jīng)驗(yàn)。

要點(diǎn)總結(jié)

將語(yǔ)音和翻譯 AI 集成到客服 AI 解決方案中正在給電信行業(yè)帶來變革。通過使用客戶會(huì)話的實(shí)時(shí)多語(yǔ)種轉(zhuǎn)錄，電信公司可以更好地對(duì)來電進(jìn)行分類和轉(zhuǎn)接，并向坐席提供有價(jià)值的洞察和個(gè)性化的建議。

擁抱這項(xiàng)技術(shù)的電信公司可憑借提供卓越的客戶體驗(yàn)、在競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先并滿足客戶不斷變化的需求，從而獲得在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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