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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](call-analytics-streaming.md#call-analytics-insights-streaming) standard, l'analisi post-chiamata fornisce quanto segue:
+ **Elementi di azione**: elenca tutti gli elementi di azione identificati nella chiamata
+ **Interruzioni**: misura se e quando un partecipante interrompe l'altro partecipante a metà frase
+ **Problemi**: fornisce i problemi identificati nella chiamata
+ **Volume**: misura il volume al quale ogni partecipante sta parlando
+ **Tempo di non conversazione**: misura i periodi di tempo che non contengono conversazioni
+ **Risultati**: fornisce il risultato, o la risoluzione, identificati nella chiamata
+ **Velocità di conversazione**: misura la velocità con cui entrambi i partecipanti parlano
+ **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](call-analytics-batch.md) 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 (`WAV`formato) 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:
+ Se la redazione **non** è abilitata, i file di output sono:
1. Una trascrizione non redatta
1. File audio non redatto
+ Se la redazione è abilitata **senza** l'opzione di non redazione (`redacted`), i file di output sono:
1. Una trascrizione redatta
1. Un file audio redatto
+ Se la redazione è abilitata **con** l'opzione di non redazione (`redacted_and_unredacted`), i file di output sono:
1. Una trascrizione redatta
1. Un file audio redatto
1. Una trascrizione non redatta
1. File audio non redatto
Tieni presente che se abiliti l'analisi post-chiamata ([https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html)) 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](call-analytics-batch.md#call-analytics-insights-batch).
**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 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html) nella richiesta di analisi delle chiamate in tempo reale. I seguenti parametri devono essere inclusi quando le `PostCallAnalyticsSettings` sono abilitate:
+ `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](security_iam_id-based-policy-examples.md#trust-policy).
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 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_StartCallAnalyticsStreamTranscription.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_StartCallAnalyticsStreamTranscription.html) nella documentazione di riferimento dell’API.
**Per avviare una trascrizione di Call Analytics in tempo reale con l'analisi post-chiamata abilitata, puoi utilizzare **Console di gestione AWS**(solo demo), HTTP/2 o. **WebSockets**** Per alcuni esempi, consulta [Avvio di una trascrizione di analisi delle chiamate in tempo reale](tca-start-stream.md).
**Importante**
Attualmente, offre Console di gestione AWS 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](custom-vocabulary.md) o [modelli linguistici personalizzati](custom-language-models.md) 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](vocabulary-filtering.md).
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
}
},
...
}
```