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功能簡介

基于中科信利情緒分析引擎,能在連續語音流中根據客戶與坐席對話中的基頻、語氣、聲調、語義等信息,實現針對客戶情緒波動的識別。

情緒分類:負面、不滿意情緒;中性情緒;正面、滿意的情緒,共三類。

技術特點

基于關鍵詞、語義、基頻、段長、語調、語速、音量等多維特征,進行統計建模和分析,實現針對客服語音的情緒分析。

識別準確率高,識別速度快。

 

算法原理

 

 2. 情緒分析算法框架

中科信利情緒分析引擎的原理如上圖所示。

基于客服語音數據,針對用戶情緒分析,中科信利從聲學層和語義層兩個角度來進行分析。

在聲學層:提取基頻特征、段長特征、語調特征、靜音檢測結果、語速等參數信息,接著基于深度神經網絡架構進行聲學層用戶情緒的建模,然后進行聲學層用戶情緒的分析。

在語義層:通過語音識別結果得到客服對話語音的全部文字內容,通過關鍵詞檢索引擎得到客服對話語音中關鍵詞出現的信息,然后基于上述文本和關鍵詞內容相關語義特征,進行語義層用戶情緒的建模,接著進行語義層用戶情緒的分析。

然后,基于聲學層用戶情緒分析的結果,和語義層用戶情緒分析的結果,進行用戶情緒的綜合分析判別,得到最終分析結果。

其中,無論是聲學層情緒的建模,還是語言層情緒的建模,都是基于條件隨機場和支持矢量機技術,基于大量實網語音數據,進行特征提取和模型的訓練,使得情緒的建模和分析更好地適應于實網語音數據和業務應用領域的特點。

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