语音大数据分析

Ⅰ 人工智能语音系统是什么

AI语音，即智能语音技术，以语音识别技术为开端，是实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。
AI语音技术是最早落地的人工智能技术，也是市场上众多人工智能产品中应用最为广泛的。

Ⅱ 中金数据的大数据业务中心具体做什么的

中金大数据业务中心，以“立足金融、产研结合、开放合作”为策略，通过大数据回架构答技术提供以语音大数据分析平台和综合客户行为分析系统为主的应用产品、大数据平台规划选型设计、部署实施与待运维为主的技术咨询服务、以及主要面向金融机构的定向数据采集与分析等数据服务。
此外，2014年11月中金大数据业务中心被授牌为“面向金融行业的大数据处理平台北京市工程实验室”，该工程实验室通过产学研结合形式，推动大数据处理关键技术在业内的掌握与应用，促进面向金融行业的大数据应用实践落地，并推动产业技术在行业上下游范畴内全面辐射。
中金数据的大数据业务秉持开放合作心态，将全面开展与政府机构、数据服务企业、电商、互联网等领域的行业伙伴在技术及数据资源领域的合作，共建金融行业大数据应用共生体系，全面提升金融服务价值，致力于成为综合数据应用服务提供商！

Ⅲ 文本朗读语音采集干什么的

语音采集,其用途可以用于语音的分析,语音大数据的形成

Ⅳ AI语音机器人所拥有的优势

传统人工电销具有人员离职率高，员工工作效率无法掌控和监管等弱点，而与传统人工电销相比， AI 语音 机器人 采用了世界前沿的人工智能语音技术，一个小蓝鸽AI语音机器人抵5个电销人员，可自主学习，在数据的不断更新中实现“零”障碍沟通。

AI语音 机器人 早已不是新鲜事，以小蓝鸽AI语音机器人举例，一名普通电销人员一天的电话拨打量在200到300通，一个机器人抵上5个电销人员的工作量了。如此，可以想见3到4个机器人就相当于一个中小型的电话销售团队了。

小蓝鸽AI语音机器人是一款“语音识别+语义识别+人机交互+大数据分析”的智能机器人，通过专业级真人式模拟销售或客服专家，和客户进行多轮互动高效沟通交流，快速完成ABC类意向客户的筛选和分类，在面对行业存在的每天通话量受限、运营成本高、客户资料不完善等问题，小蓝鸽智能语音系统以高效率过滤、精准数据分析、低成本管理、标准化执行等优势，与此同时，也可快速搭建、多渠道接入、客服一处响应，以分分钟钟服务所有渠道客户，完美解决了企业营销与服务难题！

Ⅳ 利用大数据分析语音质检的优势在哪

大数据分析语音质检可以提升质检分析的精准度，另外，当呼叫中心日电话呼出量和回呼入量达到上百答G甚至更大体量时，必将伴随一些技术问题的出现及人工无法解决的情况。呼叫中心不仅对大批量的语音进行检查，而且希望在最短时间内对导出结果进行二次分析统计，这就是由数据规模增大带来的技术问题。若没有依托于底层大数据平台，很难快速准确的对大体量数据进行运转处理，这也是中金数据语音分析云不同于行业内利用单机或集群的方式处理语音数据的优势所在。

Ⅵ 2016年电商领域第一家上线应用的智能语音大数据分析系统是

2016年电商领域第一家上线应用的智能语音大数据分析系统DeepSpeech2。2016年电商领域第一家上线应用的智能语音大数据分析系统是:网络的语音识别系统DeepSpeech2被《麻省理工评论》列为2016年十大突破技术。

Ⅶ 数据分析五大步骤

(一)问题识别

大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。

(二)数据可行性论证

论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。

(三)数据准备

数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。

(四)建立模型

大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。

(五)评估结果

评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。

大数据的应用

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。

大数据的意义和前景

总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。

大数据发展战略

传统的数据方法，不管是传统的 OLAP技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分(约占总数据量的1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序)，占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析

卤鹅

Ⅷ 智能语音分析最终可以提供哪些数据的分析，能分析到什么层次，具体一些 ，感谢！

智能语音分析可以分析出电销结果、趋势、周期，
还能对好的话术及成功量等等进行分析，还可以度顾客满意度、来电根源等等进行分析、投诉分析等等，只需要提前在系统中设置好相应的模型就可以！想分析什么中金语音大数据分析平台都可以做到的。

Ⅸ 【微科云】大数据=数据大Out！

在信息喷涌而来的当下
你的秘密，都不再是秘密！
你想要的书，亚马逊懂你！
你的喜好，Facebook最懂！
你负责做自己，Linkedin负责猜你可能熟悉的TA!
…………………………
而这一切的一切都离不开
大数据

你还以为
大数据=数据大？
图样图森破
（too young too smpie）

那大数据究竟是什么鬼？
来吧！【微科云】带你揭开大数据的神秘面纱！

数据：能用电脑处理

数字：通过人工处理

先来看一段科普视频呗~
https://v.qq.com/iframe/preview.html?vid=p03026a40u9&width=500&height=375&auto=0
（建议在WiFi的情况下观看）

①Volume 数量大

数据的体量大！有多大？相当于N个1T大小的云盘！(1T=1024G!)1T多大不知道？1G流量总知道吧！

②Variety 种类多

涵盖文字、图片、视频、日志等，只有你想不到，没有它找不到！

③Value 价值大

别小看这堆杂七杂八的数据！它们的商业价值可以帮企业盈利哦~！

④velocity 速度快

处理速度快，目前可以用大数据处理的数据增多，于是失业后吃土的家里蹲也增多了~！

①全部数据 不是随机样本

重要的不在于数据数量的多少，随机性越大！调查的准确性越高！美国早年花了13年才算出人口普查的结果。有了大数据，管你人口是1亿还是13亿？瞬间出结果！

②混杂性 不精准

比如谷歌，其强大的翻译功能，集合了杂乱的数据，即使你不懂英语，也不用担心~！

③相关性 不是因果关系

举例： 收入和幸福的关系
-因果关系：当收入<2万美元，钱的多少通常会影响幸福指数；
-相关关系：当收入>2万美元，钱的多少与是否幸福木有关系。

把时间轴定格在20世纪，当SRAS病毒席卷当时的西班牙，确诊至少需要半个月的时间，半个月的时间并不长，但对确诊的患者却很漫长~而谷歌早早公布的预测数据和2个月后疾控中心的预测数据，近97%的结果不谋而合，大数据的威力，令人叹为观止！

①李彦宏 大数据开启智能时代

提起大数据，网络公司创始人、董事长兼首席执行官【李彦宏】在“大数据开启智能时代”的演讲中说“最近几年，人工智能为什么这么火？最主要的一个原因就是因为大数据……”

2016年的跨年演讲上，提起人工智能，罗胖称：真正最重要的战场转移到了大数据。

网络运用大数据成功“探测景区热力图”

【热力指数】反映景点的人气热度及所在城市的热度排名。
网络地图把热力图应用到日常出行，通过位置聚类，计算景区内聚类的人群密度和人流速度，综合计算出聚类地点的热度，从而将结果体现在“热力指数”中。

聚类的定义

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类别的过程，被称为聚类。

刘强东 大数据与电商

谈到大数据和电商的结合能够为社会创造的价值，刘强东相信大数据会提升零售业的效率。京东就成功尝试利用大数据分析提升物流的效率。

②马化腾 大数据生态

腾讯定位清晰，马化腾希望未来和合作伙伴一起，就只做一件事：

连接！连接！连接！
希望能和大家共建整个大数据的生态。

而微科云把将大数据应用到呼叫中心
有了微科云，BOSS和客服们，再也不用担心客户投诉的困扰，报表生成的耗时、数据安全的困扰……

以语音辨识为基础的各种应用，由于辨识准确率的突破，结合大数据分析应用，已成为目前金融、保险、政府及各大企业的关注重点。

利用语音转写为文字，透过智能搜索分析，检测通话中的关键词,对内容进行分类、聚类等逻辑分析，提供来电原因分析、可视化全质检、电销业务分析及挖掘客户需求等服务。

微科云专注于语音大数据分析应用导入及相关软件开发，结合最先进的辨识引擎及分析平台，推出全套解决方案，为行业内的技术领头羊之一。

语音辨识的基础技术包括特征提取、比对匹配及模型优化3个方面。

在实际应用中，语音辨识分析应用以语音转文字STT(Speech to Text)为主，即大词库连续性语音分析。是指针对连续性的语音输入进行辨识，将其由语音翻转成文字型式存储。

在大词库语音分析应用中，需要按用户的常用词句及话术，建立特定的比对大词库。由于本应用是词库比对，所以不同的行业，需要使用不同的比对词库，微科云极大的优势之一是自有专业的团队、完整的分析设备及工具，能按客户需求，随时按产品及服务内容的变化，修改调整比对词库，以保障恰当的辨识率。

质检、培训及现场管理为呼叫中心运营的3大支柱。在质检系统中找到问题、然后在培训中强调改善，以提高运营管理的效率，成为管理的核心基础。 作为业内最先进的质检系统，语音识别质检具有下列的功能特性：

-所有录音进行语音转文字分析，将录音结果以文本方式同时展现，提高质检效率。

-逻辑方式描述质检规则，进行正向质检，分析客服人员是否按服务要求，进行产品介绍、核身及相关条款说明等等。

-逻辑方式，侦测服务态度，进行负向质检，分析客服人员是否有傲慢、反问、不耐烦等行为以提高服务品质。

-按不同违规程度及发生时间，优先处理重大事件。

-按不同质检规则、组织架构、违规程度、发生时段弹性展现报表，进行精细管理。

语音识别电销改善应用

语音分析在银行电销领域的主要应用为信用卡分期业务，进行方式为3大部分:

-话术分解，将销售过程分为5大主题：建立关系、促发需求、产品说明、异议处理及成交确认。以逻辑方式，描述交流内容，进行聚类，规范坐席人员的交流内容及时间分配，进行话术标准化。

-客户标签，按客户交流内容，对客户进行分类，例如疑问型、谨慎型、实际需求型、保守型等。按用户的标签，投其所好进行交流。

-销售阶段流失分析，了解在每个阶段潜在用户拒绝理由及比例，进行针对性分析及设计挽留话术，以提高成功率。

-无形中督导坐席认真工作；坐席每天的通话内容均会出现在第2天分类的报表里
-提高销售业绩，增加公司收入
-增加坐席信心，提高坐席收入并降低流动率
-分析拒绝的理由，决定下次接触政策，例如进行微信或EDM接触而非直接翻打
-作为银行大数据分析的部分来源，以了解消费倾向、产品定位等信息
……
…………

更多详情扫码咨询小助手或搜索(wechat号：Wellcloud01)

Ⅹ 大数据分析是指的什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。
大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。建立模型，采集数据可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。导入并准备数据在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。