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# 실시간 트랜스크립션을 통한 통화 후 분석
<a name="tca-post-call"></a>

통화 후 분석은 실시간 통화 분석 트랜스크립션과 함께 사용할 수 있는 선택적 기능입니다. 표준 [실시간 분석 인사이트](call-analytics-streaming.md#call-analytics-insights-streaming) 외에도 통화 후 분석은 다음을 제공합니다.
+ **작업 항목**: 통화에서 확인된 모든 작업 항목을 나열합니다.
+ **중단**: 문장 중간에 한 참가자가 다른 참가자의 말을 중간에 끊는지 여부와 그 시점을 측정합니다.
+ **문제**: 통화에서 확인된 문제를 알려줍니다.
+ **음량**: 각 참가자가 말하는 음량을 측정합니다.
+ **침묵 시간**: 음성이 포함되지 않은 시간을 측정합니다.
+ **결과**: 통화에서 확인된 결과 또는 해결 방법을 제시합니다.
+ **발언 속도**: 두 참가자가 말하는 속도를 측정합니다.
+ **발언 시간**: 통화 중 각 참가자가 발언한 시간(밀리초)을 측정합니다.

활성화되면 오디오 스트림의 통화 후 분석은 [오디오 파일의 통화 후 분석](call-analytics-batch.md)과 유사한 트랜스크립트를 생성하여에 지정된 Amazon S3 버킷에 저장합니다`OutputLocation`. 또한 통화 후 분석은 오디오 스트림을 기록하고 동일한 Amazon S3 버킷에 오디오 파일(`WAV` 형식)로 저장합니다. 수정을 활성화하면 수정된 트랜스크립트와 수정된 오디오 파일도 지정된 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 오디오 스트림으로 통화 후 분석을 활성화하면 다음과 같이 2\$14개의 파일이 생성됩니다.
+ 수정을 **활성화하지 않은** 경우 출력 파일은 다음과 같습니다.

  1. 수정되지 않은 트랜스크립트

  1. 수정되지 않은 오디오 파일
+ 수정되지 않은 옵션(`redacted`) **없이** 수정을 활성화한 경우 출력 파일은 다음과 같습니다.

  1. 수정된 트랜스크립트

  1. 수정된 오디오 파일
+ 수정되지 않은 옵션(`redacted_and_unredacted`)을 **사용하여** 수정을 활성화한 경우 출력 파일은 다음과 같습니다.

  1. 수정된 트랜스크립트

  1. 수정된 오디오 파일

  1. 수정되지 않은 트랜스크립트

  1. 수정되지 않은 오디오 파일

참고: 요청과 함께 통화 후 분석([https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html))을 활성화하고 `FLAC` 또는 `OPUS-OGG` 미디어를 사용하는 경우 트랜스크립트에 `loudnessScore`가 포함되지 **않으며** 스트림의 오디오 녹음도 생성되지 않습니다. Transcribe는 90분 이상 지속되는 장기 실행 오디오 스트림에 대한 통화 후 분석을 제공하지 못할 수도 있습니다.

오디오 스트림의 통화 후 분석에서 사용할 수 있는 인사이트에 대한 자세한 내용은 [통화 후 분석 인사이트](call-analytics-batch.md#call-analytics-insights-batch) 섹션을 참조하세요.

**작은 정보**  
실시간 통화 분석 요청으로 통화 후 분석을 활성화하면 모든 `POST_CALL` 및 `REAL-TIME` 범주가 통화 후 분석 트랜스크립터에 적용됩니다.

## 통화 후 분석 활성화
<a name="tca-post-call-enable"></a>

통화 후 분석을 활성화하려면 실시간 통화 분석 요청에 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_PostCallAnalyticsSettings.html) 파라미터를 포함해야 합니다. `PostCallAnalyticsSettings`를 활성화할 때는 다음 파라미터를 포함해야 합니다.
+ `OutputLocation`: 통화 후 트랜스크립트를 저장할 Amazon S3 버킷입니다.
+ `DataAccessRoleArn`: 지정된 Amazon S3 버킷에 액세스할 권한이 있는 Amazon S3 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN). [실시간 분석에 대한 신뢰 정책](security_iam_id-based-policy-examples.md#trust-policy)도 사용해야 합니다.

수정된 버전의 트랜스크립트가 필요한 경우 요청에 `ContentRedactionOutput` 또는 `ContentRedactionType`를 포함시킬 수 있습니다. 이러한 파라미터에 대한 자세한 내용은 API 참조의 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_StartCallAnalyticsStreamTranscription.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_streaming_StartCallAnalyticsStreamTranscription.html)을 참조하세요.

통화 후 분석을 활성화한 상태에서 실시간 통화 분석 트랜스크립션을 시작하려면 **AWS Management Console**(데모만 해당)**, HTTP/2** 또는 **WebSocket**을 사용할 수 있습니다. 예시는 [실시간 통화 분석 트랜스크립션 시작](tca-start-stream.md) 섹션을 참조하세요.

**중요**  
현재는 오디오 예제가 사전 로드된 실시간 Call Analytics 데모 AWS Management Console 만 제공합니다. 자체 오디오를 사용하려면 API(HTTP/2, WebSocket 또는 SDK)를 사용해야 합니다.

## 통화 후 분석 출력 예시
<a name="tca-output-post-call"></a>

통화 후 트랜스크립트는 세그먼트별 턴바이턴 형식으로 표시됩니다. 여기에는 통화 특성, 감정, 통화 요약, 문제 감지 및 PII 수정(선택 사항)이 포함됩니다. 통화 후 범주가 오디오 콘텐츠와 일치하는 경우 해당 범주도 출력에 표시됩니다.

정확도를 높이고 산업별 용어 포함 등 사용 사례에 맞게 트랜스크립트를 추가로 사용자 지정하려면 통화 분석 요청에 [사용자 지정 어휘](custom-vocabulary.md) 또는 [사용자 지정 언어 모델](custom-language-models.md)을 추가하세요. 트랜스크립션 결과에서 원하지 않는 욕설 등의 단어를 마스킹하거나 삭제하거나 태그를 지정하려면 [어휘 필터링](vocabulary-filtering.md)을 추가하세요.

다음은 컴파일된 통화 후 분석 출력 예입니다.

```
{
    "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
        }
    },
    ...
}
```