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基于生成人工智能的轉錄音頻自動檢查表.pdf

上傳人: 張** 編號:167612 2024-06-15 16頁 1.04MB

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本文介紹了巴西最大的私人養老金公司Brasilprev在客戶關系中心(CRC)的日常工作中,評估電話錄音以遵守服務質量協議的挑戰。傳統上,評估員會聽完整的錄音,但這一過程既耗時又成本高昂。為了解決這個問題,Ana Paula Oliveira Bertholdo博士(擁有計算機科學博士學位,并在圣保羅大學(USP)和坎皮納斯州立大學(UNICAMP)擔任信息技術師)使用生成式人工智能和基于Azure Databricks的長期音頻轉錄管道,開發了一個自動化的檢查表。該檢查表使用具有語音開始和持續時間標記的音頻片段,通過比較不同的語言模型(包括帶有向量搜索和不帶向量搜索的模型),以減少評估所需的時間和成本。研究結果顯示,向量搜索的使用顯著降低了輸入令牌的數量,并且對于GPT和Llama3模型,成本降低最顯著。平均執行時間帶向量搜索的檢查表已減少到每音頻18秒,中位時間為10秒。未來的工作包括評估其他嵌入模型,對前三名場景進行人工整理以建立評估數據集,以及將該技術應用于其他用例,如法律文件。
"AI在養老金公司如何提升服務效率?" "如何通過語音分析優化客戶服務中心工作?" "基于生成式AI的自動語音轉錄檢查清單有哪些優勢?"
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