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通話後分析は、リアルタイムコール分析文字起こしで利用できるオプション機能です。通話後分析では、標準のリアルタイム分析インサイトに加えて、次の情報も得られます。
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アクションアイテム: 通話中に特定されたアクションアイテムをすべて一覧表示
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中断: 一方の参加者がもう一方の参加者の発言を途中で中断したかどうかと、そのタイミングを測定
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問題: 通話中に特定された問題が表示される
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ラウドネス: 各参加者が話している音量を測定
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非通話時間: 音声が含まれていない時間を測定
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結果: 通話中に特定された結果または解決策を提供
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通話速度: 両方の参加者が話している速度を測定
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通話時間: 通話中に各参加者が通話した時間 (ミリ秒単位) を測定
有効にすると、音声ストリームからの通話後分析は、音声ファイルからの通話後分析と同様のトランスクリプトを生成し、 で指定された Amazon S3 バケットに保存しますOutputLocation。さらに、通話後分析は音声ストリームを記録し、同じ Amazon S3 バケットに音声ファイル (WAV 形式) として保存します。秘匿化を有効にすると、秘匿化されたトランスクリプトと秘匿化されたオーディオファイルも指定された Amazon S3 バケットに保存されます。音声ストリームで通話後分析を有効にすると、以下に説明するように 2～4 つのファイルが作成されます。
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リダクションが有効になっていない場合、出力ファイルは次のようになります。
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未編集のトランスクリプト
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未編集の音声ファイル
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未編集オプション (
redacted) なしでリダクションを有効にすると、出力ファイルは次のようになります。-
編集済みトランスクリプト
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編集済み音声ファイル
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未編集オプション (
redacted_and_unredacted) ありでリダクションを有効にすると、出力ファイルは次のようになります。-
編集済みトランスクリプト
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編集済み音声ファイル
-
未編集のトランスクリプト
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未編集の音声ファイル
-
リクエストで通話後分析 (PostCallAnalyticsSettings) を有効にしていて、FLAC または OPUS-OGG メディアを使用している場合、トランスクリプトに loudnessScore は表示されず、ストリームの音声録音も作成されないことに注意してください。Transcribe は、90 分以上続く長時間実行されるオーディオストリームの通話後分析を提供できない場合もあります。
音声ストリームの通話後分析で得られるインサイトについて詳しくは、「通話後分析インサイト」セクションを参照してください。
ヒント
リアルタイムコール分析リクエストで通話後分析を有効にすると、すべての POST_CALL および REAL-TIME カテゴリが通話後分析の文字起こしに適用されます。
通話後分析を有効にする
通話後分析を有効にするには、リアルタイムコール分析リクエストに PostCallAnalyticsSettings パラメータを含める必要があります。PostCallAnalyticsSettings を有効にする場合は、次のパラメータを含める必要があります。
-
OutputLocation: 通話後のトランスクリプトを保存する Amazon S3 バケット。 -
DataAccessRoleArn: 指定した Amazon S3 バケットへアクセスする権限を持つ Amazon S3 ロールの Amazon リソースネーム (ARN)。リアルタイム分析の信頼ポリシーも使用する必要があることに注意してください。
トランスクリプトの編集版が必要な場合は、リクエストに ContentRedactionOutput または ContentRedactionType を含めることができます。これらのパラメータの詳細については、「API リファレンス」の「StartCallAnalyticsStreamTranscription」を参照してください。
通話後分析を有効にした状態でリアルタイムコール分析文字起こしを開始するには、AWS Management Console (デモのみ)、HTTP/2、またはWebSocketを使用できます。例については「リアルタイムコール分析の文字起こしを開始する」を参照してください。
重要
現在、 は、オーディオサンプルがプリロードされたリアルタイムコール分析のデモ AWS Management Console のみを提供しています。独自の音声を使用する場合は、API (HTTP/2、WebSocket、または SDK) を使用する必要があります。
通話後分析の出力例
通話後のトランスクリプトは、セグメントごとにターンバイターン形式で表示されます。これらには、コールの特性、感情、コールサマリー、問題検出、および (オプションで) PII リダクションが含まれます。通話後カテゴリのいずれかが音声コンテンツと一致する場合、そのカテゴリも出力に含まれます。
精度を高め、業界固有の用語など、ユースケースに合わせてトランスクリプトをさらにカスタマイズするには、コール分析リクエストにカスタム語彙またはカスタム言語モデルを使用します。冒涜的な言葉など、文字起こし結果に表示したくない言葉をマスキング、削除、またはタグ付けするには、語彙フィルタリングを追加します。
以下に、通話後分析の出力例を示します。
{
"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
}
},
...
}