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功能简介

基于中科信利情绪分析引擎,能在连续语音流中根据客户与坐席对话中的基频、语气、声调、语义等信息,实现针对客户情绪波动的识别。

情绪分类:负面、不满意情绪;中性情绪;正面、满意的情绪,共三类。

技术特点

基于关键词、语义、基频、段长、语调、语速、音量等多维特征,进行统计建模和分析,实现针对客服语音的情绪分析。

识别准确率高,识别速度快。

 

算法原理

 

 2. 情绪分析算法框架

中科信利情绪分析引擎的原理如上图所示。

基于客服语音数据,针对用户情绪分析,中科信利从声学层和语义层两个角度来进行分析。

在声学层:提取基频特征、段长特征、语调特征、静音检测结果、语速等参数信息,接着基于深度神经网络架构进行声学层用户情绪的建模,然后进行声学层用户情绪的分析。

在语义层:通过语音识别结果得到客服对话语音的全部文字内容,通过关键词检索引擎得到客服对话语音中关键词出现的信息,然后基于上述文本和关键词内容相关语义特征,进行语义层用户情绪的建模,接着进行语义层用户情绪的分析。

然后,基于声学层用户情绪分析的结果,和语义层用户情绪分析的结果,进行用户情绪的综合分析判别,得到最终分析结果。

其中,无论是声学层情绪的建模,还是语言层情绪的建模,都是基于条件随机场和支持矢量机技术,基于大量实网语音数据,进行特征提取和模型的训练,使得情绪的建模和分析更好地适应于实网语音数据和业务应用领域的特点。

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