As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Análise pós-chamada com transcrições em tempo real A análise pós-chamada é um recurso opcional disponível com transcrições do Call Analytics em tempo real. Além dos [insights de análise em tempo real](call-analytics-streaming.md#call-analytics-insights-streaming) padrão, a análise pós-chamada fornece o seguinte: + **Itens de ação**: lista todos os itens de ação identificados na chamada. + **Interrupções**: mede se e quando um participante interrompe o outro no meio da frase. + **Problemas**: fornece os problemas identificados na chamada. + **Volume**: mede o volume em que cada participante está falando. + **Tempo sem conversa**: mede períodos que não contêm fala. + **Resultados**: fornece o resultado, ou a resolução, identificado na chamada. + **Velocidade da conversa**: mede a velocidade com que os dois participantes estão falando. + **Tempo de conversa**: mede o tempo de fala (em milissegundos) de cada participante durante a chamada. Quando ativada, a análise pós-chamada de um stream de áudio produz uma transcrição semelhante à [análise pós-chamada de um arquivo de áudio](call-analytics-batch.md) e a armazena no Amazon S3 bucket especificado em. `OutputLocation` Além disso, a análise pós-chamada grava seu stream de áudio e o salva como um arquivo de áudio (`WAV`formato) no mesmo Amazon S3 bucket. Se você habilitar a redação, uma transcrição editada e um arquivo de áudio editado também serão armazenados no bucket especificado. Amazon S3 A habilitação da análise pós-chamada para o fluxo de áudio produz entre dois e quatro arquivos, conforme descrito aqui: + Se a edição **não** estiver habilitada, os arquivos de saída serão: 1. Uma transcrição sem ocultações 1. Um arquivo de áudio sem ocultações + Se a edição estiver habilitada **sem** a opção sem ocultações (`redacted`), os arquivos de saída serão: 1. Uma transcrição editada 1. Um arquivo de áudio editado + Se a edição estiver habilitada **com** a opção sem ocultações (`redacted_and_unredacted`), os arquivos de saída serão: 1. Uma transcrição editada 1. Um arquivo de áudio editado 1. Uma transcrição sem ocultações 1. Um arquivo de áudio sem ocultações Observe que, se você habilitar a análise pós-chamada ([https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html)) com sua solicitação e estiver usando a mídia `FLAC` ou `OPUS-OGG`, você **não** receberá `loudnessScore` na transcrição e nenhuma gravação de áudio do fluxo será criada. O Transcribe também pode não conseguir fornecer análises pós-chamada para fluxos de áudio de longa duração, com mais de 90 minutos. Para ter mais informações sobre os insights disponíveis com a análise pós-chamada de fluxos de áudio, consulte a seção [Insights de análise pós-chamada](call-analytics-batch.md#call-analytics-insights-batch). **dica** Se você habilitar a análise pós-chamada com sua solicitação de análise de chamadas em tempo real, todas as categorias `POST_CALL` e `REAL-TIME` serão aplicadas à transcrição da análise pós-chamada. ## Habilitar a análise pós-chamada Para habilitar a análise pós-chamada, você deve incluir o parâmetro [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html) na solicitação de análise de chamadas em tempo real. Os seguintes parâmetros devem ser incluídos quando `PostCallAnalyticsSettings` estiver habilitado: + `OutputLocation`: o Amazon S3 repositório em que você deseja que sua transcrição pós-chamada seja armazenada. + `DataAccessRoleArn`: o nome do recurso da Amazon (ARN) da função do Amazon S3 que tem permissões para acessar o bucket do Amazon S3 especificado. Observe que você também deve usar a [política de confiança para análises em tempo real](security_iam_id-based-policy-examples.md#trust-policy). Se desejar uma versão editada da transcrição, você pode incluir `ContentRedactionOutput` ou `ContentRedactionType` na solicitação. Para obter mais informações sobre esses parâmetros, consulte [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_StartCallAnalyticsStreamTranscription.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_StartCallAnalyticsStreamTranscription.html) na Referência da API. Para iniciar uma transcrição do Call Analytics em tempo real com a análise pós-chamada ativada, você pode usar o **Console de gerenciamento da AWS**(somente demonstração), **HTTP/2** ou. **WebSockets** Para obter exemplos, consulte [Iniciar uma transcrição do Call Analytics em tempo real](tca-start-stream.md). **Importante** Atualmente, a Console de gerenciamento da AWS única oferece uma demonstração para análise de chamadas em tempo real com exemplos de áudio pré-carregados. Se quiser usar seu próprio áudio, você deve usar a API (HTTP/2 ou um SDK). WebSockets ## Exemplo de saída de análise pós-chamada As transcrições pós-chamada são exibidas em turn-by-turn formato por segmento. Elas incluem características da chamada, sentimento, resumo da chamada, detecção de problemas e (opcionalmente) edição de PII. Se alguma das categorias de pós-chamada corresponder ao conteúdo de áudio, elas também estarão presentes na saída. Para aumentar a precisão e personalizar ainda mais as transcrições de acordo com seu caso de uso, como incluir termos específicos do setor, adicione [vocabulários personalizados](custom-vocabulary.md) ou [modelos de idioma personalizados](custom-language-models.md) à solicitação de análise de chamadas. Para mascarar, remover ou marcar palavras que você não deseja nos resultados da transcrição, como palavrões, adicione a [filtragem de vocabulário](vocabulary-filtering.md). Veja um exemplo compilado de saída de análise pós-chamada: ``` { "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 } }, {{...}} } ```