語音大數據分析

Ⅰ 人工智慧語音系統是什麼

AI語音，即智能語音技術，以語音識別技術為開端，是實現人機語言的通信，包括語音識別技術（ASR）和語音合成技術（TTS）。
AI語音技術是最早落地的人工智慧技術，也是市場上眾多人工智慧產品中應用最為廣泛的。

Ⅱ 中金數據的大數據業務中心具體做什麼的

中金大數據業務中心，以「立足金融、產研結合、開放合作」為策略，通過大數據回架構答技術提供以語音大數據分析平台和綜合客戶行為分析系統為主的應用產品、大數據平台規劃選型設計、部署實施與待運維為主的技術咨詢服務、以及主要面向金融機構的定向數據採集與分析等數據服務。
此外，2014年11月中金大數據業務中心被授牌為「面向金融行業的大數據處理平台北京市工程實驗室」，該工程實驗室通過產學研結合形式，推動大數據處理關鍵技術在業內的掌握與應用，促進面向金融行業的大數據應用實踐落地，並推動產業技術在行業上下游范疇內全面輻射。
中金數據的大數據業務秉持開放合作心態，將全面開展與政府機構、數據服務企業、電商、互聯網等領域的行業夥伴在技術及數據資源領域的合作，共建金融行業大數據應用共生體系，全面提升金融服務價值，致力於成為綜合數據應用服務提供商！

Ⅲ 文本朗讀語音採集干什麼的

語音採集,其用途可以用於語音的分析,語音大數據的形成

Ⅳ AI語音機器人所擁有的優勢

傳統人工電銷具有人員離職率高，員工工作效率無法掌控和監管等弱點，而與傳統人工電銷相比， AI 語音 機器人 採用了世界前沿的人工智慧語音技術，一個小藍鴿AI語音機器人抵5個電銷人員，可自主學習，在數據的不斷更新中實現「零」障礙溝通。

AI語音 機器人 早已不是新鮮事，以小藍鴿AI語音機器人舉例，一名普通電銷人員一天的電話撥打量在200到300通，一個機器人抵上5個電銷人員的工作量了。如此，可以想見3到4個機器人就相當於一個中小型的電話銷售團隊了。

小藍鴿AI語音機器人是一款「語音識別+語義識別+人機交互+大數據分析」的智能機器人，通過專業級真人式模擬銷售或客服專家，和客戶進行多輪互動高效溝通交流，快速完成ABC類意向客戶的篩選和分類，在面對行業存在的每天通話量受限、運營成本高、客戶資料不完善等問題，小藍鴿智能語音系統以高效率過濾、精準數據分析、低成本管理、標准化執行等優勢，與此同時，也可快速搭建、多渠道接入、客服一處響應，以分分鍾鍾服務所有渠道客戶，完美解決了企業營銷與服務難題！

Ⅳ 利用大數據分析語音質檢的優勢在哪

大數據分析語音質檢可以提升質檢分析的精準度，另外，當呼叫中心日電話呼出量和回呼入量達到上百答G甚至更大體量時，必將伴隨一些技術問題的出現及人工無法解決的情況。呼叫中心不僅對大批量的語音進行檢查，而且希望在最短時間內對導出結果進行二次分析統計，這就是由數據規模增大帶來的技術問題。若沒有依託於底層大數據平台，很難快速准確的對大體量數據進行運轉處理，這也是中金數據語音分析雲不同於行業內利用單機或集群的方式處理語音數據的優勢所在。

Ⅵ 2016年電商領域第一家上線應用的智能語音大數據分析系統是

2016年電商領域第一家上線應用的智能語音大數據分析系統DeepSpeech2。2016年電商領域第一家上線應用的智能語音大數據分析系統是:網路的語音識別系統DeepSpeech2被《麻省理工評論》列為2016年十大突破技術。

Ⅶ 數據分析五大步驟

(一)問題識別

大數據分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對問題的界定有兩個標准，一是清晰、二是符合現實。

(二)數據可行性論證

論證現有數據是否足夠豐富、准確，以致可以為問題提供答案，是大數據分析的第二步，項目是否可行取決於這步的結論。

(三)數據准備

數據准備環節需要梳理分析所需每個條目的數據，為下一步建立模型做好從充分預備。這種准備可以分為數據的採集准備和清洗整理准備兩步。

(四)建立模型

大數據分析項目需要建立的模型可以分為兩類。對於這兩類模型，團隊都需要在設立模型、論證模型的可靠性方面下功夫。

(五)評估結果

評估結果階段是要評估上述步驟得到的結果是否足夠嚴謹可靠，並確保數據分析結果能夠有利於決策。評估結果包括定量評估和定性評估兩部分。

大數據的應用

大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。

大數據的意義和前景

總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

大數據發展戰略

傳統的數據方法，不管是傳統的 OLAP技術還是數據挖掘技術，都難以應付大數據的挑戰。首先是執行效率低。傳統數據挖掘技術都是基於集中式的底層軟體架構開發，難以並行化，因而在處理 TB級以上數據的效率低。其次是數據分析精度難以隨著數據量提升而得到改進，特別是難以應對非結構化數據。

在人類全部數字化數據中，僅有非常小的一部分(約占總數據量的1%)數值型數據得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯網企業對網頁索引、社交數據等半結構化數據進行了淺層分析(如排序)，占總量近60%的語音、圖片、視頻等非結構化數據還難以進行有效的分析

鹵鵝

Ⅷ 智能語音分析最終可以提供哪些數據的分析，能分析到什麼層次，具體一些 ，感謝！

智能語音分析可以分析出電銷結果、趨勢、周期，
還能對好的話術及成功量等等進行分析，還可以度顧客滿意度、來電根源等等進行分析、投訴分析等等，只需要提前在系統中設置好相應的模型就可以！想分析什麼中金語音大數據分析平台都可以做到的。

Ⅸ 【微科雲】大數據=數據大Out！

在信息噴涌而來的當下
你的秘密，都不再是秘密！
你想要的書，亞馬遜懂你！
你的喜好，Facebook最懂！
你負責做自己，Linkedin負責猜你可能熟悉的TA!
…………………………
而這一切的一切都離不開
大數據

你還以為
大數據=數據大？
圖樣圖森破
（too young too smpie）

那大數據究竟是什麼鬼？
來吧！【微科雲】帶你揭開大數據的神秘面紗！

數據：能用電腦處理

數字：通過人工處理

先來看一段科普視頻唄~
https://v.qq.com/iframe/preview.html?vid=p03026a40u9&width=500&height=375&auto=0
（建議在WiFi的情況下觀看）

①Volume 數量大

數據的體量大！有多大？相當於N個1T大小的雲盤！(1T=1024G!)1T多大不知道？1G流量總知道吧！

②Variety 種類多

涵蓋文字、圖片、視頻、日誌等，只有你想不到，沒有它找不到！

③Value 價值大

別小看這堆雜七雜八的數據！它們的商業價值可以幫企業盈利哦~！

④velocity 速度快

處理速度快，目前可以用大數據處理的數據增多，於是失業後吃土的家裡蹲也增多了~！

①全部數據 不是隨機樣本

重要的不在於數據數量的多少，隨機性越大！調查的准確性越高！美國早年花了13年才算出人口普查的結果。有了大數據，管你人口是1億還是13億？瞬間出結果！

②混雜性 不精準

比如谷歌，其強大的翻譯功能，集合了雜亂的數據，即使你不懂英語，也不用擔心~！

③相關性 不是因果關系

舉例： 收入和幸福的關系
-因果關系：當收入<2萬美元，錢的多少通常會影響幸福指數；
-相關關系：當收入>2萬美元，錢的多少與是否幸福木有關系。

把時間軸定格在20世紀，當SRAS病毒席捲當時的西班牙，確診至少需要半個月的時間，半個月的時間並不長，但對確診的患者卻很漫長~而谷歌早早公布的預測數據和2個月後疾控中心的預測數據，近97%的結果不謀而合，大數據的威力，令人嘆為觀止！

①李彥宏 大數據開啟智能時代

提起大數據，網路公司創始人、董事長兼首席執行官【李彥宏】在「大數據開啟智能時代」的演講中說「最近幾年，人工智慧為什麼這么火？最主要的一個原因就是因為大數據……」

2016年的跨年演講上，提起人工智慧，羅胖稱：真正最重要的戰場轉移到了大數據。

網路運用大數據成功「探測景區熱力圖」

【熱力指數】反映景點的人氣熱度及所在城市的熱度排名。
網路地圖把熱力圖應用到日常出行，通過位置聚類，計算景區內聚類的人群密度和人流速度，綜合計算出聚類地點的熱度，從而將結果體現在「熱力指數」中。

聚類的定義

將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類別的過程，被稱為聚類。

劉強東 大數據與電商

談到大數據和電商的結合能夠為社會創造的價值，劉強東相信大數據會提升零售業的效率。京東就成功嘗試利用大數據分析提升物流的效率。

②馬化騰 大數據生態

騰訊定位清晰，馬化騰希望未來和合作夥伴一起，就只做一件事：

連接！連接！連接！
希望能和大家共建整個大數據的生態。

而微科雲把將大數據應用到呼叫中心
有了微科雲，BOSS和客服們，再也不用擔心客戶投訴的困擾，報表生成的耗時、數據安全的困擾……

以語音辨識為基礎的各種應用，由於辨識准確率的突破，結合大數據分析應用，已成為目前金融、保險、政府及各大企業的關注重點。

利用語音轉寫為文字，透過智能搜索分析，檢測通話中的關鍵詞,對內容進行分類、聚類等邏輯分析，提供來電原因分析、可視化全質檢、電銷業務分析及挖掘客戶需求等服務。

微科雲專注於語音大數據分析應用導入及相關軟體開發，結合最先進的辨識引擎及分析平台，推出全套解決方案，為行業內的技術領頭羊之一。

語音辨識的基礎技術包括特徵提取、比對匹配及模型優化3個方面。

在實際應用中，語音辨識分析應用以語音轉文字STT(Speech to Text)為主，即大詞庫連續性語音分析。是指針對連續性的語音輸入進行辨識，將其由語音翻轉成文字型式存儲。

在大詞庫語音分析應用中，需要按用戶的常用詞句及話術，建立特定的比對大詞庫。由於本應用是詞庫比對，所以不同的行業，需要使用不同的比對詞庫，微科雲極大的優勢之一是自有專業的團隊、完整的分析設備及工具，能按客戶需求，隨時按產品及服務內容的變化，修改調整比對詞庫，以保障恰當的辨識率。

質檢、培訓及現場管理為呼叫中心運營的3大支柱。在質檢系統中找到問題、然後在培訓中強調改善，以提高運營管理的效率，成為管理的核心基礎。 作為業內最先進的質檢系統，語音識別質檢具有下列的功能特性：

-所有錄音進行語音轉文字分析，將錄音結果以文本方式同時展現，提高質檢效率。

-邏輯方式描述質檢規則，進行正向質檢，分析客服人員是否按服務要求，進行產品介紹、核身及相關條款說明等等。

-邏輯方式，偵測服務態度，進行負向質檢，分析客服人員是否有傲慢、反問、不耐煩等行為以提高服務品質。

-按不同違規程度及發生時間，優先處理重大事件。

-按不同質檢規則、組織架構、違規程度、發生時段彈性展現報表，進行精細管理。

語音識別電銷改善應用

語音分析在銀行電銷領域的主要應用為信用卡分期業務，進行方式為3大部分:

-話術分解，將銷售過程分為5大主題：建立關系、促發需求、產品說明、異議處理及成交確認。以邏輯方式，描述交流內容，進行聚類，規范坐席人員的交流內容及時間分配，進行話術標准化。

-客戶標簽，按客戶交流內容，對客戶進行分類，例如疑問型、謹慎型、實際需求型、保守型等。按用戶的標簽，投其所好進行交流。

-銷售階段流失分析，了解在每個階段潛在用戶拒絕理由及比例，進行針對性分析及設計挽留話術，以提高成功率。

-無形中督導坐席認真工作；坐席每天的通話內容均會出現在第2天分類的報表裡
-提高銷售業績，增加公司收入
-增加坐席信心，提高坐席收入並降低流動率
-分析拒絕的理由，決定下次接觸政策，例如進行微信或EDM接觸而非直接翻打
-作為銀行大數據分析的部分來源，以了解消費傾向、產品定位等信息
……
…………

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Ⅹ 大數據分析是指的什麼

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。對大數據bigdata進行採集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據採集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等。
大數據分析目標：語義引擎處理大數據的時候，經常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告後，應該支持語音引擎功能。產生可視化報告，便於人工分析通過軟體，對大量的數據進行處理，將結果可視化。通過大數據分析演算法，應該對於數據進行一定的推斷，這樣的數據才更有指導性。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。
數據挖掘：分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)。建立模型，採集數據可以通過網路爬蟲，或者歷年的數據資料，建立對應的數據挖掘模型，然後採集數據，獲取到大量的原始數據。導入並准備數據在通過工具或者腳本，將原始轉換成可以處理的數據，
大數據分析演算法：機器學習通過使用機器學習的方法，處理採集到的數據。根據具體的問題來定。這里的方法就特別多。