Optimierung der Spracherkennung in Voicebots

Kernaussage: Die robuste Konfiguration der Spracherkennung bei Voicebots und in der Telefonie legt die Grundlage für eine reibungslose Kommunikation und verbessert die Kundenzufriedenheit.

Typische Fehler und deren Korrektur

Fehlerhafte Spracherkennung kann Kundeninteraktionen erheblich beeinträchtigen. Es gibt einige häufig auftretende Fehlerquellen, die es zu adressieren gilt:

1. Unzureichende Sprachmodelle: Ein gängiger Fehler ist die Verwendung unzureichender oder nicht aktualisierter Sprachmodelle. Dies führt dazu, dass Akzente, Dialekte oder Branchenspezifische Begriffe nicht korrekt erkannt werden. Die Lösung besteht in der kontinuierlichen Aktualisierung und Verbesserung der verwendeten Sprachmodelle. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Sprachmodelle regelmässig mit frischen, relevanten Daten trainiert werden, um eine hohe Erkennungsgenauigkeit zu gewährleisten.
2. Lärmintensive Umgebungen nicht berücksichtigt: Ein weiterer häufiger Fehler ist das mangelnde Management von Hintergrundgeräuschen. Spracherkennungssysteme müssen in der Lage sein, zwischen relevanten Sprachsignalen und Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden. Durch den Einsatz von Signalverarbeitungs-Technologien wie Rauschunterdrückung und Echokompensation kann die Spracherkennung in lauten Umgebungen optimiert werden.
3. Fehlende Anpassung an spezifische Kundenbedürfnisse: Oftmals werden Voicebots mit generischen Sprachfähigkeiten entwickelt, die nicht auf spezifische Anwendungen oder Branchen ausgerichtet sind. Durch kundenindividuelle Anpassungen der Sprachverarbeitung, wie zum Beispiel das Hinzufügen spezifischer terminologischer Datenbanken, kann die Erkennungsrate deutlich verbessert werden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Die folgenden Schritte sollen KMU dabei unterstützen, ihre Spracherkennungssysteme in kurzer Zeit zu optimieren:

• Erste Woche: Analyse und Planung

Beginnen Sie mit einer gründlichen Analyse der aktuellen Spracherkennungssysteme, um festzustellen, wo die bisherigen Modelle Schwächen aufweisen. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Stakeholder einbezogen werden, um eine Gesamtsicht auf die Anforderungen und Probleme zu erhalten. Legen Sie einen Plan für die erforderlichen Anpassungen und Aktualisierungen fest.

• Zweite Woche: Datenerhebung und Modelltraining

Erfassen Sie Daten, die speziell auf Ihre Kundenbasis und deren Sprachgewohnheiten abgestimmt sind. Führen Sie, falls nötig, Kundenumfragen oder Fokusgruppen durch, um zusätzliche Einblicke zu gewinnen. Nutzen Sie diese Daten, um vorhandene Sprachmodelle zu erweitern und gezielt nachzutrainieren.

• Dritte Woche: Implementierung von Signalverarbeitungslösungen

Implementieren Sie Technologien zur Rauschunterdrückung und Echokompensation. Testen Sie diese unter realen Bedingungen, um sicherzustellen, dass sie effizient arbeiten und die Spracherkennung nicht beeinträchtigen.

• Vierte Woche: Testen und Iteration

Führen Sie gründliche Tests durch, um die Wirksamkeit der neu konfigurierten Spracherkennungslösungen zu verifizieren. Nutzen Sie sowohl interne Testszenarien als auch Kundenfeedback zu den ersten Interaktionen. Nehmen Sie bei Bedarf weitere Anpassungen vor und optimieren Sie die Systeme kontinuierlich.

Abschliessend sollten KMU regelmässig Rückmeldungen sammeln und ihre Systeme fortlaufend an neue Anforderungen und Erkenntnisse anpassen, um einen hohen Standard bei der Spracherkennung zu gewährleisten.