基于Xilinx FIFO IP核的客服语音情绪检测流程研究

本文主要探讨的是在Xilinx FPGA中使用FIFO IP核进行语音情绪识别和声纹识别的过程。对于呼叫中心的客服语音情绪检测，它已经成为一项关键的需求，特别是在客户服务质量和效率提升方面。作者尹立民针对这一问题进行了深入研究，其硕士学位论文《呼叫中心客服语音情绪检测方法研究》详细介绍了相关技术应用。 首先，文本概述了语音情绪识别的重要性，尤其是在海量电话录音中，快速准确地识别说话者的情绪对于提升服务质量至关重要。传统语音识别着重于语义理解和文字识别，而近年来，随着语音信号处理、心理学和信息管理等领域的发展，情感参数计算在语音情感识别中的作用逐渐被重视。 研究的核心内容包括： 1. 语音分割与聚类：采用BIC准则和基于GLR距离的算法，对客服和对话双方的语音进行有效区分，提取出客服的特定语音，这是情绪识别的基础步骤。 2. 语音情感特征提取：通过GMM-SVM模型建立情感识别模型，这是一种常用的方法，它结合了高斯混合模型（GMM）的灵活性和支持向量机（SVM）的分类性能，用于捕捉不同情绪状态下的语音特征。 3. 人工标注与模型训练：质检人员对客服的通话录音进行人工标注，确定其情绪类别，这些标注数据用于训练和优化情感识别模型。在这个阶段，SVM模型会根据人工选择的情绪特征进行学习。 4. 新通话情感检测：系统能够根据训练好的模型自动检测新的通话情绪，实现实时监控，提高客服服务质量。 5. 声纹识别：在某些情况下，除了情绪识别外，声纹识别也是客服语音处理的一部分，它可以帮助确认客户身份或防止欺诈行为。 整个研究不仅关注技术实现，也考虑了实际应用中的挑战和优化策略，旨在提供一种有效的方法来处理呼叫中心的语音数据，提升客服体验和业务效能。通过这个项目，尹立民展示了在工程硕士领域计算机技术专业的扎实理论基础和实践能力。