リアルタイムの文字起こしによる通話後の分析

コール後分析は、Call Analytics のリアルタイムトランスクリプションで利用できるオプション機能です。標準に加えてリアルタイム分析分析分析インサイト、ポストコール分析では次の情報が得られます。

アクションアイテム: コールで特定されたアクションアイテムをすべて一覧表示します。
中断: 一方の参加者が他方の参加者を文の途中で切断するかどうか、またいつ切断するかを測定します
課題: 電話会議で特定された問題点を提供します。
ラウドネス: 各参加者が話す音量を測定します
秘匿化済み音声ファイル: 音声が含まれていない時間を測定します
アウトカム: 電話会議で特定された結果または解決策を提供します。
通話スピード: 両方の参加者が話す速度を測定します
通話時間: コール中に各参加者が話した時間（ミリ秒単位）を測定します

有効にすると、オーディオストリームからの通話後の分析結果から、次のようなトランスクリプトが生成されます音声ファイルからの通話後の分析に保存しますAmazon S3で指定されたバケットOutputLocation。さらに、ポストコール分析はオーディオストリームを記録し、オーディオファイルとして保存します (WAVフォーマット (形式) も同じです。Amazon S3バケット。リダクションを有効にすると、編集されたトランスクリプトと編集されたオーディオファイルも指定した場所に保存されます。Amazon S3バケット。オーディオストリームでポストコール分析を有効にすると、以下に説明するように 2 ～ 4 つのファイルが生成されます。

秘匿化済み音声化済み音声ファイルじゃない有効にすると、出力ファイルは次のようになります。
1. 未編集の例
2. 編集されていないオーディオファイル
リダクションが有効になっている場合なし未編集オプション (redacted) の場合、出力ファイルは次のとおりです。
1. 秘匿名化済み音声ファイル
2. 秘匿名化済み音声ファイル
リダクションが有効になっている場合と未編集のオプション (redacted_and_unredacted) の場合、出力ファイルは次のとおりです。
1. 秘匿名化済み音声ファイル
2. 秘匿名化済み音声ファイル
3. 秘匿名化済み音声ファイル
4. 秘匿名化済み音声ファイル

通話後の分析を有効にすると、次の点に注意してください (PostCallAnalyticsSettings() をリクエストに添えて、使用しているのはFLACまたはOPUS-OGGメディア、あなたしてはいけない取得するloudnessScoreトランスクリプトに含まれ、ストリームのオーディオ録音は作成されません。

オーディオストリームのポストコール分析で得られるインサイトの詳細については、以下を参照してください。通話後の同時実行分析分析分析インサイトセクション。

ヒント

リアルタイムのCall Analyticsリクエストで通話後の分析を有効にすると、POST_CALLそしてREAL-TIMEカテゴリは通話後の分析のトランスクリプションに適用されます。

通話後の同時実行分析を有効にする

通話後の分析を有効にするには、以下を含める必要があります。PostCallAnalyticsSettingsリアルタイムコール分析リクエストのパラメータ。次のパラメータは、次の場合に含める必要があります。PostCallAnalyticsSettings有効になっています

OutputLocation: はAmazon S3通話後の記録を保存したいバケット。
DataAccessRoleArn: のアマゾンリソースネーム (ARN)Amazon S3指定のアクセス権限を持つロールAmazon S3バケット。も使用する必要があることに注意してくださいリアルタイム分析の信頼ポリシー。

トランスクリプトの編集版をご希望の場合は、以下の内容を含めることができます。ContentRedactionOutputまたはContentRedactionTypeあなたの要求でこれらのパラメータの詳細については、StartCallAnalyticsStreamTranscriptionAPI リファレンスにあります。

コール後分析を有効にした状態で Call Analytics のリアルタイム文字起こしを開始するには、AWS Management Console(デモのみ)HTTP/2、またはWebSockets。例については、「コールアナリティクスのリアルタイム文字起こしの開始」を参照してください。

重要

現在、AWS Management Consoleオーディオサンプルがプリロードされたリアルタイムコール分析のデモのみを提供しています。独自のオーディオを使用する場合は、API（HTTP/2）を使用する必要があります。 WebSockets、または SDK)。

コール分析出力の例

通話後の記録は turn-by-turn セグメントごとにフォーマットするこれらには、通話特性、センチメント、通話要約、問題検出、および（オプションで）PII の編集が含まれます。通話後のカテゴリのいずれかがオーディオコンテンツと一致する場合、それらも出力に含まれます。

精度を向上させ、トランスクリプトを企業の特別な用語に盛り込むなどのエスカレーションをトリアージしたり、トランスクリプトを企業の部署などの特別な用語に盛り込むなどのエスカレーションをトリアージしたり、カスタムボキャブラリーまたはカスタム言語モデルコールアナリティクスのリクエストに。冒涜の表現など、トランスクリプションの結果から望まない単語をマスクしたり、削除したり、タグ付けしたりするには、ボキャブラリーフィルター。

以下は、コンパイルされた通話後の分析出力例です。


{
    "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
        }
    },

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