11、智能呼叫优先级排序：基于语音情感识别的创新方案

智能呼叫优先级排序：基于语音情感识别的创新方案

1. 传统呼叫中心问题与解决方案概述

传统呼叫中心在处理来电时，若座席繁忙，来电者会被放入等待队列，按先到先服务的原则处理。这意味着急需服务的来电者也需等待，且不能保证分配到合适的座席，还会因长时间等待影响体验。此外，呼叫中心通常在通话结束后才进行评估以改善服务，而在来电者进入等待队列前缺乏分析。

为解决这些问题，提出利用语音情感识别和文本分析来识别来电者的情绪状态，将其与合适的座席匹配，同时减少和重新分配等待时间，实现快速服务。这样有助于智能利用人力和现有数据。

人类情绪可分为愤怒、恐惧、惊讶、悲伤、快乐和厌恶六种基本情绪。当来电者进入等待队列时，会被要求录制一段简短的音频说明来电原因，然后对这段音频进行语音和文本分析。根据预测的情绪为来电者分配优先级，并相应地重新排列等待队列中的呼叫顺序。最后，使用基于情绪的路由（EBR）将来电者与具备相应情绪处理能力的座席匹配。

2. 相关研究综述

• 语音情感识别特征 ：语音情感识别常考虑的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、韵律和语音质量特征（如音高、强度、持续时间谐波、感知线性预测倒谱（PLPC）等）。不同感知特征（如MFCC、PLP、MFPLPC、LPC和统计特征）的组合，对在柏林数据库上训练的简单DNN模型效果最佳。
• 不同模型的表现
  • 多层感知器 ：用于语音情感识别时，隐藏层神经元越多效果越好，但计算成本高。
  • 线性贝叶