Govorna analitika je kompjuterizirana tehnika koja se koristi za analizu sadržaja govora. To nije samo alat za pretvorbu govora u tehnologiju. Umjesto toga, dizajniran je za otkrivanje obrazaca u govoru, uključujući i sadržaj i ton.
Najjednostavnija upotreba govorne analitike je mjerenje koliko se često koriste određene fraze. Prije analize govora, to je bilo moguće samo prepisivanjem snimke, a zatim korištenjem računala ili ručnim pretraživanjem za traženje određenih fraza. Uz govornu analitiku, računalni sustav može se unaprijed programirati da “sluša” određenu riječ i može čak proizvesti informacije u stvarnom vremenu.
Postoji višestruka upotreba takve tehnologije. Tvrtka s pozivnim centrom mogla bi analizirati razgovore osoblja s klijentima kako bi otkrila obrasce u pritužbama. Na primjer, dok zapisnici poziva mogu pokazati da određeni proizvod uzrokuje mnogo pritužbi ili upita, govorna analiza može pokazati da se određeni aspekt proizvoda, kao što je redak u uputama, često spominje. Tijelo za provedbu zakona ili sigurnosna služba mogla bi analizirati telefonske pozive koje prati kako bi utvrdila spominju li osumnjičeni određenu frazu.
Sofisticiranija govorna analitika može se koristiti za analizu tona, pa čak i konteksta. Na primjer, tvrtka za telemarketing obično će pratiti postotak poziva koji rezultiraju prodajom, ali neće nužno imati statistiku koja pokazuje zašto su ljudi odbili ponudu. Analiza tona može pokazati da je broj ljudi koji odgovaraju ljutitim tonom nerazmjerno velik u određeno doba dana. To može sugerirati da problem nije toliko u tome što je proizvod neprivlačan, već u tome što su ljudi ljuti što ih se zove nakon određenog sata i vjerojatnije je da će biti neprijateljski raspoloženi prema pokušaju prodaje bez obzira na proizvod.
Postoji nekoliko različitih vrsta govorne analitike, od kojih svaka donosi dodatnu točnost rezultatima i povećava vrijeme potrebno za skeniranje govora i količinu govora koja je potrebna za otkrivanje uzorka. Najjednostavniji tip je fonetski, koji razlaže govor na pojedinačne glasove. Iako je nesofisticiran, ovo olakšava traženje novih fraza bez potrebe za ponovnim skeniranjem govora ispočetka. Uočavanje ključnih riječi traži cijele riječi od samog početka. Kontinuirano prepoznavanje govora s velikim vokabularom ima za cilj učinkovito transkribirati sav govor, tako da je cijeli razgovor dostupan za analizu.