呼叫中心客服语音情绪检测技术研究

"这篇文档是关于呼叫中心客服语音情绪检测的研究，主要探讨了在Xilinx FIFO IP核背景下，如何利用语音处理技术进行说话者语音分割和情绪识别。研究由硕士研究生尹立民在导师王轩教授和副导师魏华高级工程师的指导下完成，属于计算机技术领域，特别关注电话语音中的情绪信息提取。" 本文主要研究了在呼叫中心环境下，通过语音情绪识别技术提升通话质量监控的效率和准确性。随着呼叫中心技术的发展，自动识别并分析电话语音中的情绪信息变得日益重要。电话语音不仅传递文字信息，还蕴含了说话者的情绪状态，这一方面为服务质量和客户满意度的评估提供了新的可能性。 研究内容主要分为两个部分： 1. **语音分割与聚类**：针对对话语音，首先需要将其中的目标说话人，即客服代表的语音分离出来。这里采用了BIC准则（Bayesian Information Criterion）和基于GLR（Generalized Likelihood Ratio）距离的算法进行初步的分割和聚类。这两种方法能够有效地在复杂的对话环境中定位并提取客服的语音片段，为后续的情绪分析奠定基础。 2. **语音情绪识别**：在获取了客服的语音后，研究聚焦于如何通过计算语音信号的情感参数来识别情绪。传统语音识别多关注语义内容，而情感识别则是近年来的研究热点，涉及语音信号处理、心理学和信息管理等多个学科。本文可能探讨了特定的特征提取方法，如声调、强度、节奏等，以及相应的机器学习或深度学习模型，用于识别和分类客服代表的情绪状态，例如高兴、生气、焦虑等。 此外，文档可能还涉及了评估和优化情绪识别系统性能的方法，包括各种评价指标（如准确率、召回率、F1分数）以及可能的优化策略。在实际应用中，这样的系统可以实时监测客服与客户的交流，帮助管理层及时发现潜在问题，提升服务质量。 这篇论文的工作对于理解如何在Xilinx FPGA平台利用FIFO IP核进行实时、高效的数据处理，以支持复杂的语音情绪识别算法具有重要意义。这不仅是学术研究的进步，也是推动呼叫中心行业智能化、个性化服务发展的关键技术之一。