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Analisi post-chiamata con trascrizioni in tempo reale
L'analisi post-chiamata è una funzionalità opzionale disponibile con le trascrizioni di analisi delle chiamate in tempo reale. Oltre alle informazioni analitiche dettagliate in tempo reale standard, l'analisi post-chiamata fornisce quanto segue:
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Elementi di azione: elenca tutti gli elementi di azione identificati nella chiamata
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Interruzioni: misura se e quando un partecipante interrompe l'altro partecipante a metà frase
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Problemi: fornisce i problemi identificati nella chiamata
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Volume: misura il volume al quale ogni partecipante sta parlando
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Tempo di non conversazione: misura i periodi di tempo che non contengono conversazioni
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Risultati: fornisce il risultato, o la risoluzione, identificati nella chiamata
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Velocità di conversazione: misura la velocità con cui entrambi i partecipanti parlano
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Tempo di conversazione: misura la quantità di tempo (in millisecondi) che ogni partecipante ha parlato durante la chiamata
Se abilitata, l'analisi post-chiamata da un flusso audio produce una trascrizione simile a un'analisi post-chiamata da un file audio e la archivia nel Amazon S3 bucket specificato in. OutputLocation Inoltre, l'analisi post-chiamata registra il flusso audio e lo salva come file audio (WAVformato) nello stesso bucket. Amazon S3 Se abiliti la redazione, nel bucket specificato vengono archiviati anche una trascrizione redatta e un file audio redatto. Amazon S3 L'abilitazione dell'analisi post-chiamata con il flusso audio produce da due a quattro file, come descritto di seguito:
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Se la redazione non è abilitata, i file di output sono:
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Una trascrizione non redatta
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File audio non redatto
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Se la redazione è abilitata senza l'opzione di non redazione (
redacted), i file di output sono:-
Una trascrizione redatta
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Un file audio redatto
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Se la redazione è abilitata con l'opzione di non redazione (
redacted_and_unredacted), i file di output sono:-
Una trascrizione redatta
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Un file audio redatto
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Una trascrizione non redatta
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File audio non redatto
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Tieni presente che se abiliti l'analisi post-chiamata (PostCallAnalyticsSettings) con la tua richiesta mentre stai utilizzando dei supporti FLAC or OPUS-OGG, non otterrai il loudnessScore nella trascrizione e non verrà creata alcuna registrazione audio del tuo flusso. Transcribe potrebbe inoltre non essere in grado di fornire analisi post-chiamata per flussi audio di lunga durata che durano più di 90 minuti.
Per ulteriori dettagli sulle informazioni disponibili con l'analisi post-chiamata per i flussi audio, consulta la sezione informazioni dettagliate sull'analisi post-chiamata.
Suggerimento
Se abiliti l'analisi post-chiamata con la tua richiesta di analisi delle chiamate in tempo reale, tutte le tue categorie POST_CALL e REAL-TIME verranno applicate alla trascrizione delle analisi post-chiamata.
Attivazione dell'analisi post-chiamata
Per abilitare l'analisi post-chiamata, è necessario includere il parametro PostCallAnalyticsSettings nella richiesta di analisi delle chiamate in tempo reale. I seguenti parametri devono essere inclusi quando le PostCallAnalyticsSettings sono abilitate:
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OutputLocation: Il Amazon S3 bucket in cui desideri archiviare la trascrizione post-chiamata. -
DataAccessRoleArn: Il nome della risorsa Amazon (ARN) Amazon S3 che dispone delle autorizzazioni per accedere al bucket Amazon S3 specificato. Tieni presente che devi utilizzare anche la policy di attendibilità per l'analisi in tempo reale.
Se desideri una versione redatta della tua trascrizione, puoi includere ContentRedactionOutput o ContentRedactionType nella tua richiesta. Per ulteriori informazioni su questi parametri di configurazione, consulta StartCallAnalyticsStreamTranscription nella documentazione di riferimento dell’API.
Per avviare una trascrizione di Call Analytics in tempo reale con l'analisi post-chiamata abilitata, puoi utilizzare AWS Management Console(solo demo), HTTP/2 o. WebSockets Per alcuni esempi, consulta Avvio di una trascrizione di analisi delle chiamate in tempo reale.
Importante
Attualmente, offre AWS Management Console solo una demo per l'analisi delle chiamate in tempo reale con esempi audio precaricati. Se desideri utilizzare il tuo audio, devi utilizzare l'API (HTTP/2 o un WebSockets SDK).
Esempio di output analitico post-chiamata
Le trascrizioni post-chiamata vengono visualizzate in un formato per segmento. turn-by-turn Includono le caratteristiche delle chiamate, il sentiment, il riepilogo delle chiamate, il rilevamento dei problemi e (facoltativamente) la redazione delle PII. Se una delle categorie post-chiamata corrisponde ai contenuti audio, queste saranno presenti anche nell'output.
Per aumentare la precisione e personalizzare ulteriormente le trascrizioni in base al caso d'uso, ad esempio includendo termini specifici del settore, aggiungi vocabolari personalizzati o modelli linguistici personalizzati alla tua richiesta di analisi delle chiamate. Per mascherare, rimuovere o taggare le parole che non desideri inserire nei risultati della trascrizione, ad esempio parolacce, aggiungi il filtro del vocabolario.
Ecco un esempio compilato di output analitico post-chiamata:
{ "JobStatus": "COMPLETED", "LanguageCode": "en-US", "AccountId": "1234567890", "Channel": "VOICE", "Participants": [{ "ParticipantRole": "AGENT" }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER" }], "SessionId": "12a3b45c-de6f-78g9-0123-45h6ab78c901", "ContentMetadata": { "Output": "Raw" } "Transcript": [{ "LoudnessScores": [ 78.63, 78.37, 77.98, 74.18 ], "Content": "[PII], my name is [PII], how can I help?", ... "Content": "Well, I would like to cancel my recipe subscription.", "IssuesDetected": [{ "CharacterOffsets": { "Begin": 7, "End": 51 } }], ... "Content": "That's very sad to hear. Can I offer you a 50% discount to have you stay with us?", "Id": "649afe93-1e59-4ae9-a3ba-a0a613868f5d", "BeginOffsetMillis": 12180, "EndOffsetMillis": 16960, "Sentiment": "NEGATIVE", "ParticipantRole": "AGENT" }, { "LoudnessScores": [ 80.22, 79.48, 82.81 ], "Content": "That is a very generous offer. And I accept.", "Id": "f9266cba-34df-4ca8-9cea-4f62a52a7981", "BeginOffsetMillis": 17140, "EndOffsetMillis": 19860, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" }, ... "Content": "Wonderful. I made all changes to your account and now this discount is applied, please check.", "OutcomesDetected": [{ "CharacterOffsets": { "Begin": 12, "End": 78 } }], ... "Content": "I will send an email with all the details to you today, and I will call you back next week to follow up. Have a wonderful evening.", "Id": "78cd0923-cafd-44a5-a66e-09515796572f", "BeginOffsetMillis": 31800, "EndOffsetMillis": 39450, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "AGENT" }, { "LoudnessScores": [ 78.54, 68.76, 67.76 ], "Content": "Thank you very much, sir. Goodbye.", "Id": "5c5e6be0-8349-4767-8447-986f995af7c3", "BeginOffsetMillis": 40040, "EndOffsetMillis": 42460, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" } ], ... "Categories": { "MatchedDetails": { "positive-resolution": { "PointsOfInterest": [{ "BeginOffsetMillis": 40040, "EndOffsetMillis": 42460 }] } }, "MatchedCategories": [ "positive-resolution" ] }, ... "ConversationCharacteristics": { "NonTalkTime": { "Instances": [], "TotalTimeMillis": 0 }, "Interruptions": { "TotalCount": 2, "TotalTimeMillis": 10700, "InterruptionsByInterrupter": { "AGENT": [{ "BeginOffsetMillis": 26040, "DurationMillis": 5510, "EndOffsetMillis": 31550 }], "CUSTOMER": [{ "BeginOffsetMillis": 770, "DurationMillis": 5190, "EndOffsetMillis": 5960 }] } }, "TotalConversationDurationMillis": 42460, "Sentiment": { "OverallSentiment": { "AGENT": 2.5, "CUSTOMER": 2.1 }, "SentimentByPeriod": { "QUARTER": { "AGENT": [{ "Score": 0.0, "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 9862 }, { "Score": -5.0, "BeginOffsetMillis": 9862, "EndOffsetMillis": 19725 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 19725, "EndOffsetMillis": 29587 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 29587, "EndOffsetMillis": 39450 } ], "CUSTOMER": [{ "Score": -2.5, "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 10615 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 10615, "EndOffsetMillis": 21230 }, { "Score": 2.5, "BeginOffsetMillis": 21230, "EndOffsetMillis": 31845 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 31845, "EndOffsetMillis": 42460 } ] } } }, "TalkSpeed": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "AverageWordsPerMinute": 150 }, "CUSTOMER": { "AverageWordsPerMinute": 167 } } }, "TalkTime": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "TotalTimeMillis": 32750 }, "CUSTOMER": { "TotalTimeMillis": 18010 } }, "TotalTimeMillis": 50760 } },...}
