摘要：
随着呼叫中心系统呼出业务量的不断增多，正确识别号码状态，提高拨号效率已经成为外呼型呼叫中心需要解决的重要问题。本文首先介绍了号码识别在自动外呼和洗号系统中的意义，接着分析了信令分析检测方式的不足，进而提出一种基于语音识别技术的外呼系统，并阐述了语音识别技术在提高工作效率及降低成本上的优势及意义。
关键词：呼叫中心；自动外呼；洗号；语音识别；
1.引言
随着呼叫中心市场的不断成熟，呼入型业务基本饱和，通过电话由坐席主动对客户进行拜访和推销产品的呼出型业务正逐步成为赢得客户的关键手段。而如何对外呼号码进行准确识别和筛选（“洗号”），以通过提高拨号效率来提升营销利润，已经成为迫在眉睫的问题。
现有的自动外呼及洗号系统中的号码识别方法一般是通过信令处理等技术来实现，而基于信令检测的方式在准确性和效率保证上又存在严重的问题。
为了提高号码识别的准确性与效率，提出了一种基于语音识别技术的号码识别方法，可应用于自动外呼和洗号系统。该方法通过与信令检测方法相结合，可使自动外呼和洗号系统中的语音识别准确率达到95%以上；有效解决了传统外呼和洗号系统中现存的弊端，很大程度上提高了拨号效率，从而达到了提高呼叫中心效益的目的。
2.自动外呼和洗号系统
自动外呼系统是一个自动执行企业用户定制的外呼任务的系统。它执行的特点是系统根据座席状态和算法策略对指定号码集自动发起呼叫，通过分析呼叫过程中的信令和信号，对呼叫采取合适的处理。具体处理方法为：当呼叫接通时，系统将呼叫转接给座席；若用户未接通，则继续呼叫下一个号码，同时代替座席记录当前呼叫的状态。
洗号系统也是自动外呼系统的一个重要应用，其原理是系统提前将杂乱的号码试呼一遍，清除一些无效号码，如空号、停机、欠费、格式错误等，以此来提高外呼效率。
值得注意的是，自动外呼和洗号系统都需要通过号码识别来确定所呼号码的状态，系统的效率很大程度上取决于其对号码的识别能力。然而，目前常见的号码状态分为多种类型：
3.号码识别方式分析
在实际网络中，表示被叫用户状态有三种方式：标准Tone音、提示音和7号信令。每种方式又可细分为多种表现形式：
标准的Tone音：振铃音，忙音，空号，不可达音等，这种方式在固定网中比较常见。
提示音：“该号码不存在”，“该号码是空号”，“该号码已停机”等。通过提示音来显示当前被叫用户状态多发生在移动网络中。
7号信令。在呼叫释放的信令（releasecall），会带释放原因：“Unallocated Num”“user busy”等，也常被移动网络采用。
目前自动外呼和洗号系统主要采用信令分析、语音识别技术（包括检测音频）等进行号码识别和筛选。下面将对几种检测方式进行详细说明。
3.1 信令检测方式分析
一般情况下，号码识别需根据当前呼叫失败的原因来判断，因此，通常会利用呼叫过程中产生的信令来检测。然而这种检测方式存在严重的准确性和效率问题，不能满足呼叫中心自动外呼和洗号的功能要求。
首先，采用这种方式进行检测准确性差。其原因是：在中国三大运营商现网中，反映被叫用户的状态没有统一的标准。甚至同一个运营商的同一个本地网都会出现不相同的情况。标准的不统一，为信令的检测造成了困难，经常出现号码状态无法识别、错误识别的情况。
其次，采用信令检测方式效率低下，由于PSTN普遍实施了呼叫失败后语音提示的人性化功能，语音提示时长可达60秒，然后才发送信令。这样严重影响了信令检测的效率。
下例为对河北移动某呼叫中心自动外呼系统的信令测试结果分析（该系统使用的交换机为Dialogic IMG1010网关，信令方式为ISUP）：
表1：信令号码识别测试
综上，信令分析检测方式，对于释放7号信令来表示用户状态的情况是十分有效的。但是，该方式不具备区分标准Tone音和提示音的能力，同时效率低下。要准确、高效的判断用户的当前状态，必须要通过一种更为准确可靠的方式——语音识别。
3.2 语音识别检测方式分析
现有PSTN网络普遍实施了呼叫失败后语音提示或tone音的人性化功能，由于这些tone音和失败提示音都是在临时话路中播放的，因此信令的方式无法区分这两种场景。但是语音识别技术恰恰是利用了这个特点，对语音提示或tone音进行快速的语音识别与匹配，在精确识别号码的同时，提升了识别的速率。
首先，采用语音识别技术可帮助自动外呼和洗号系统提高号码识别的准确率。系统通过语音匹配将相同信令的呼叫区分，帮助洗号系统正确的识别可用号码，同时还能帮助自动外呼系统正确的记录座席呼叫状态，避免了因错误识别而导致数据丢失的情况发生。
其次，语音识别技术还可以帮助自动外呼和洗号系统实现高效识别。系统通过特征和关键字匹配的方式，在几秒钟内就能完成语音匹配，帮助自动外呼系统真正的提高了座席工作效率；同样也帮助洗号系统提高了效率，使其以更少的设备投入获得更好的效益。
综上，采用语音识别技术，进行模式匹配，可以精确、高效的识别号码状态，弥补了信令检测方式的不足。但是语音识别技术也存在一些难点，例如，样本库的建立、方言识别以及提高识别效率等等。这些技术难点也成为了语音识别检测方式需要解决的重要问题。
4.语音识别技术的应用
4.1 基本原理
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。它可用于对用户呼叫失败的情况进行自动分类。
我们采用的语音识别技术主要靠匹配方式来进行，分成Tone音匹配、AM音匹配和人类自然语音检测三部分。具体流程图如下：
作者供稿 CTI论坛编辑
