語音分析和文本分析有幾個不同之處，理解這些細微差別是充分利用各自用例的第一步。
語音分析與文本分析：定義
您可以將語音分析定義為一組程序和統(tǒng)計算法，這些程序和算法有助于分析實時或預先錄制的會話，并從非結構化會話中收集結構化數(shù)據(jù)。語音分析通常應用于電話交互，但從技術上講，您可以將其用于任何類型的音頻分析，例如，分析客戶通過WhatsApp共享的語音片段。
另一方面，文本分析可以被定義為一種技術，通過裝備機器來解碼和理解人類書寫的自然語言，幫助從書面文本中提取有意義的結構化信息。文本分析廣泛應用于CX的管理和改進--跨聊天、社交媒體、電子郵件等。
語音分析和文本分析可以重疊嗎？
對于聯(lián)絡中心和CX管理用例，語音分析和文本分析之間有一定的重疊。這是因為所有的語音首先是使用大詞匯量連續(xù)語音識別（LVCSR）或語音系統(tǒng)轉換成文本。這意味著，發(fā)出的語音首先被轉錄成一系列已知的單詞或短語，或者轉換成一系列語音，這些語音串在一起形成單詞、短語或句子。
一旦文本輸入準備就緒，它就使用文本分析技術，如情感分析、詞頻分析、文本分類等，從數(shù)據(jù)中獲得有意義的見解。
這并不意味著文本分析離不開語音分析。您可以對通過聊天、電子郵件、短信或社交媒體共享的任何字母數(shù)字字符串應用文本分析，甚至可以應用光學字符識別（OCR）從照片/非結構化文檔中首先提取文本，然后使用文本分析。
類似地，您可以使用語音分析而不應用文本分析--例如，檢查特定關鍵字或短語（注冊為預定義的一組聲音）以符合法規(guī)要求。在這些場景中，不會創(chuàng)建交互的完整轉錄，文本分析也不會發(fā)揮作用。
理解情感--語音分析和文本分析的關鍵區(qū)別
最后，這兩種技術的一個不同點是它們評估和理解客戶情緒的方式。語音分析將使用反映自主神經(jīng)和軀體神經(jīng)系統(tǒng)變化的各種語音參數(shù)來檢測不同的情緒和壓力水平。例如，聲音的響度可能與憤怒有關，而語速過快可能暗示沮喪。另一方面，文本分析使用具有積極/消極內涵的單詞和短語，以及不流暢的單詞來衡量情緒。
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