Análisis posteriores a la llamada con transcripciones en tiempo real - Amazon Transcribe
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Análisis posteriores a la llamada con transcripciones en tiempo real

El análisis posterior a las llamadas es una característica opcional disponible con las transcripciones de Call Analytics en tiempo real. Además de la información analítica estándar en tiempo real estándar, la analítica posterior a la llamada le proporciona lo siguiente:

  • Elementos de acción: enumera todos los elementos de acción identificados en la llamada

  • Interrupción: mide si un participante interrumpe al otro participante a mitad de la oración y cuándo lo hace

  • Problemas: proporciona los problemas identificados en la llamada

  • Sonoridad: mide el volumen al que habla cada participante

  • Tiempo sin conversación: mide los períodos de tiempo que no contienen voz

  • Resultados: proporciona el resultado, o la resolución, identificado en la llamada

  • Velocidad de conversación: mide la velocidad a la que hablan ambos participantes

  • Tiempo de conversación: mide la cantidad de tiempo (en milisegundos) que habló cada participante durante la llamada

Cuando está activado, el análisis posterior a la llamada a partir de una secuencia de audio produce una transcripción similar a la analítica posterior a la llamada de un archivo de audio y la almacena en el bucket de Amazon S3 especificado en OutputLocation. Además, el análisis posterior a la llamada graba la secuencia de audio y la guarda como un archivo de audio (formato WAV) en el mismo bucket de Amazon S3. Si habilita la redacción, la transcripción redactada y el archivo de audio redactado también se almacenan en el bucket de Amazon S3 especificado. Al habilitar el análisis posterior a la llamada en la secuencia de audio, se producen entre dos y cuatro archivos, tal y como se describe a continuación:

  • Si la redacción no está habilitada, los archivos de salida son:

    1. Una transcripción sin redactar

    2. Un archivo de audio sin redactar

  • Si la redacción está habilitada sin la opción sin redactar (redacted), los archivos de salida son:

    1. Una transcripción redactada

    2. Un archivo de audio redactado

  • Si la redacción está habilitada con la opción sin redactar (redacted_and_unredacted), los archivos de salida son:

    1. Una transcripción redactada

    2. Un archivo de audio redactado

    3. Una transcripción sin redactar

    4. Un archivo de audio sin redactar

Tenga en cuenta que si habilita el análisis posterior a la llamada (PostCallAnalyticsSettings) con su solicitud, y utiliza contenido multimedia FLAC o OPUS-OGG, no obtendrá loudnessScore en la transcripción ni se crearán grabaciones de audio de su secuencia. Es posible que Transcribe tampoco pueda proporcionar análisis posteriores a la llamada para transmisiones de audio de larga duración que duren más de 90 minutos.

Para obtener más información sobre los datos disponibles con los análisis posteriores a las llamadas para las secuencias de audio, consulte la sección sobre información de análisis posteriores a las llamadas.

sugerencia

Si habilita el análisis posterior a las llamadas en su solicitud de análisis de llamadas en tiempo real, todas sus categorías POST_CALL y categorías REAL-TIME se aplicarán a la transcripción del análisis posterior a la llamada.

Habilitar el análisis posterior a las llamadas

Para habilitar el análisis posterior a la llamada, debe incluir el parámetro PostCallAnalyticsSettings en su solicitud de Call Analytics en tiempo real. Cuando PostCallAnalyticsSettings está activado, se deben incluir los siguientes parámetros:

  • OutputLocation: el intervalo Amazon S3 en el que desee almacenar la transcripción posterior a la llamada.

  • DataAccessRoleArn: el nombre de recurso de Amazon (ARN) del rol Amazon S3 que tiene permisos para acceder al bucket de Amazon S3 especificado. Tenga en cuenta que también debe utilizar la política de confianza para los análisis en tiempo real.

Si desea una versión redactada de su transcripción, incluya ContentRedactionOutput o ContentRedactionType en su solicitud. Para obtener más información sobre estos parámetros, consulte StartCallAnalyticsStreamTranscription en la Referencia de la API.

Para iniciar una transcripción de Call Analytics en tiempo real con el análisis posterior a la llamada activado, utilice la Consola de administración de AWS (sólo demostración), HTTP/2 o WebSockets. Para ver ejemplos, consulte Iniciar una transcripción Call Analytics en tiempo real.

importante

Actualmente, la Consola de administración de AWS sólo ofrece una demostración de Call Analytics en tiempo real con ejemplos de audio cargados previamente. Si desea usar su propio audio, debe utilizar la API (HTTP/2, WebSockets o un SDK).

Ejemplos de resultados del análisis posterior a la llamada

Las transcripciones posteriores a la llamada se muestran en un formato paso a paso por segmento. Incluyen las características de las llamadas, la opinión, el resumen de las llamadas, la detección de problemas y (opcionalmente) la redacción de la PII. Si alguna de las categorías posteriores a la llamada coincide con el contenido de audio, también estará presente en el resultado.

Para aumentar la precisión y personalizar aún más las transcripciones según su caso de uso, por ejemplo, incluyendo términos específicos del sector, agregue vocabularios personalizados o modelos de lenguaje personalizados a su solicitud de Call Analytics. Para enmascarar, eliminar o etiquetar palabras que no desea que aparezcan en los resultados de la transcripción, como blasfemias, agregue filtros de vocabulario.

Este es un ejemplo compilado de resultados del análisis posterior a una llamada:

{
    "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
        }
    },
    ...
}