语音识别通过自动化互动、提高效率和增强用户体验，在客户服务中发挥着重要作用。三个主要应用场景包括交互式语音应答 (IVR) 系统、实时通话分析和用于洞察的通话后处理。这些应用利用自动语音识别 (ASR) 和自然语言处理 (NLP) 来处理客户请求、减少等待时间并提供可操作的数据以进行服务优化。
一个主要的应用场景是 IVR 系统，它根据语音输入来路由呼叫。语音识别允许客户自然地说出他们的意图，而不是要求客户使用键盘输入 (DTMF) 来导航菜单。例如，银行 IVR 可能会识别诸如“查询我的余额”或“报告欺诈”之类的短语，以将呼叫定向到正确的部门。开发人员可以使用 REST API 将 ASR 引擎（如 Google 的 Speech-to-Text 或 Mozilla DeepSpeech 等开源工具）集成到电话平台（例如，Twilio、Asterisk）中。挑战包括处理口音或背景噪音，这可以通过在特定领域的数据上训练模型或使用 WebRTC 的噪声消除等噪声抑制库来缓解。
另一个应用是在客户-代理对话期间进行实时通话分析。 语音识别可以转录实时音频，从而实现诸如情感分析之类的功能来检测挫败感或满意度。 例如，系统可能会标记客户反复说“这行不通”，并提醒主管进行干预。 开发人员可以使用流式 ASR API（例如，AWS Transcribe Streaming）与 NLP 库（例如，spaCy）结合使用来实现此目的，以分析关键字和语气。 与 Salesforce 等 CRM 系统集成可以通过 Webhook 自动填充通话记录或触发后续工作流程。 延迟和准确性在这里至关重要，因此优化网络呼叫和使用 Websocket 进行实时数据传输是常见的策略。
最后，语音识别通过生成可搜索的转录和提取洞察力来辅助通话后处理。 存储在数据库（例如，PostgreSQL、Elasticsearch）中的转录允许团队审核互动或识别重复出现的问题。 例如，分析通话可能会发现有关账单错误的频繁投诉，从而提示系统更新。 开发人员可以通过构建管道来自动化此过程，该管道通过 ASR 处理音频文件，应用实体提取以识别主题，并将结果存储在数据仓库中。 Python 的 SpeechRecognition 库或基于云的解决方案（Azure Speech）等工具可以处理批量处理，而 Apache Kafka 等框架可以管理数据流。 遵守 GDPR 等法规需要确保转录被加密并进行访问控制。