基于BIC准则与GLR距离的客服语音情绪识别方法研究

本文主要探讨的是基于Xilinx FPGA中的FIFO IP核在语音情绪识别和声纹识别领域的应用，特别是在呼叫中心客服场景下的技术实现。标题"合并聚类-xilinx fifo ip核文档说明"暗示了研究的核心在于利用Xilinx的FIFO IP核进行语音信号的处理，特别是通过合并聚类技术来分析客服代表的语音，以便进行情绪检测。 在这个项目中，作者尹立民在哈尔滨工业大学攻读工程硕士学位期间，针对呼叫中心服务中的语音情感识别问题进行了深入研究。研究的焦点在于如何通过先进的技术手段，如BIC准则（Bayesian Information Criterion，贝叶斯信息准则）和基于Generalized Likelihood Ratio (GLR)距离的算法，对大量的电话语音数据进行有效的预处理，实现对客服代表语音的分割聚类。这种聚类技术有助于区分对话中的不同说话者，并且特别关注目标说话人——客服人员的语音特征提取。 传统语音识别通常侧重于文本理解和语义解析，而本文则拓宽了研究视野，引入情感参数计算，以挖掘语音信号中的非文字信息，如说话者的情绪和情感状态。这在近年来逐渐成为热门的研究领域，因为它能够提供更深层次的用户体验洞察，有助于提升服务质量，比如通过自动监控通话质量，实时反馈客服代表的情绪状态，从而调整服务策略。 此外，文章还提到了使用FIFO（First-In, First-Out）接口，这是一种常见的硬件缓冲机制，用于在处理大量实时语音数据时保持数据的连续性和高效性。FPGA的IP核提供了一种灵活且高效的平台，使研究人员能够在硬件层面优化语音信号处理流程，这对于实时性和资源效率的需求非常重要。 这项研究不仅探讨了基于Xilinx FIFO IP核的语音分割聚类算法，还强调了其在实际呼叫中心场景中情绪识别技术的应用，对于提高客服服务质量、降低运营成本以及推动人工智能在语音处理领域的前沿研究具有重要意义。