本文選題：呼叫中心 + 關(guān)鍵詞檢出�。� 參考：《浙江工商大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：近幾年,呼叫中心迅速發(fā)展,在企業(yè)中所占的地位越來越重要。呼叫中心是企業(yè)和客戶之間的重要溝通渠道。呼叫中心的語音質(zhì)量就直接影響了企業(yè)和客戶關(guān)系。隨著經(jīng)濟的發(fā)展,消費理念的變化,客戶更加關(guān)心自身的權(quán)益,當(dāng)自身的權(quán)益受到侵犯或者對自身的權(quán)益不了解的情況下,客戶就會通過呼叫中心了解自身權(quán)益。如果這時話務(wù)員的服務(wù)質(zhì)量太差將直接影響了客戶對企業(yè)的印象。隨著呼叫中心的發(fā)展,客戶消費理念的變化,呼叫中心的話音數(shù)量將會急劇增長。面對話音數(shù)量的增長,傳統(tǒng)的人工模式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的狀況。基于上述情況,利用關(guān)鍵詞檢出技術(shù)和情感分析技術(shù)實現(xiàn)話音質(zhì)量的自動化監(jiān)控,以提高服務(wù)質(zhì)量緩解企業(yè)和客戶的關(guān)系。本文首先介紹了話務(wù)服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)的兩個模塊：語音關(guān)鍵詞檢出和語音情感分析。關(guān)鍵詞檢出模塊主要包括語音預(yù)處理、特征提取、聲學(xué)模型訓(xùn)練、關(guān)鍵詞檢出。聲學(xué)模型的訓(xùn)練是在現(xiàn)有聲學(xué)模型的基礎(chǔ)上進行自適應(yīng)訓(xùn)練,以使聲學(xué)模型在呼叫中心領(lǐng)域內(nèi)有更好的識別率。使用SphinxTrain工具進行聲學(xué)模型的自適應(yīng)訓(xùn)練。關(guān)鍵詞檢出主要是使用由CMU開源的PocketSphinx工具實現(xiàn),采用的是填充模型。語音情感識別模塊采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為情感分類器。本文主要介紹了模型訓(xùn)練算法和情感分類算法。重點介紹了反向傳播算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。本文在關(guān)鍵詞檢出和語音情感識別的基礎(chǔ)上設(shè)計了話音服務(wù)質(zhì)量評測指標(biāo),根據(jù)指標(biāo)設(shè)計了話音服務(wù)質(zhì)量評測算法并將其集成到系統(tǒng)中。通過查看話音服務(wù)質(zhì)量評測結(jié)果,呼叫中心的經(jīng)理和話務(wù)員都可以快速定位優(yōu)缺點,提高話音服務(wù)質(zhì)量。
[Abstract]:In recent years, call centers have developed rapidly and become more and more important in enterprises. Call center is an important communication channel between enterprises and customers. The voice quality of call center directly affects the relationship between enterprise and customer. With the development of economy and the change of consumption concept, customers are more concerned about their own rights and interests. When their rights and interests are violated or their rights and interests are not understood, customers will know their rights and interests through the call center. If the operator's service quality is too poor will directly affect the customer impression of the enterprise. With the development of call center and the change of customer consumption concept, the number of voice in call center will increase rapidly. In the face of the increase in the number of voice, the traditional manual mode can not meet the current situation. Based on the above situation, the automatic monitoring of voice quality is realized by using keyword detection technology and emotion analysis technology, in order to improve the quality of service and alleviate the relationship between enterprises and customers. This paper first introduces two modules of the quality of service monitoring system: voice keyword detection and voice emotion analysis. Keyword detection module mainly includes speech preprocessing, feature extraction, acoustic model training, keyword detection. The training of acoustic model is based on the existing acoustic model, so that the acoustic model has a better recognition rate in the field of call center. The Sphinx Train tool is used for adaptive training of acoustic models. Keyword detection is mainly implemented by the open source Pocket Sphinx tool of CMU, and the filling model is used. The speech emotion recognition module uses artificial neural network as emotion classifier. This paper mainly introduces the model training algorithm and emotion classification algorithm. The application of back propagation algorithm to neural network training is emphasized. Based on keyword detection and speech emotion recognition, this paper designs voice quality of service evaluation index, designs voice quality of service evaluation algorithm according to the index and integrates it into the system. By checking the results of voice service quality evaluation, call center managers and operators can quickly locate their advantages and disadvantages and improve the quality of voice service.
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP277

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本文編號：2061608