Комментарии 6
Распознавать эмоции в телефонных разговорах очень просто: если я звоню билайну, то значит очень зол.
А когда мне звонит робот (!) от неназывающей себя финансовой организации (!!!), и говорит "здравствуйте, у нас для вас выгодное предложение", после чего вешает на холд (!!!!) с музыкой (!!!!!) уже меня, вызванивая своего оператора, чтобы тот мне лапши понавешал — вы можете сразу ставить оценку звонку "клиент в бешенстве".
Если, конечно, вы не пытаетесь дифференцировать между "клиент пока терпит", "клиент в бешенстве, но еще не бросил трубку", "клиент занимается параллельно звонку еще чем-то, и до него пока не дошло", и "клиент грозит всеми карами небесными".
(просто пока не видел, как бы робот улучшил, а не ухудшил опыт общения клиента с системой; вишенку на торте, конечно, составляют все эти великолепные схемы "все наши операторы заняты, сформулируйте ваш вопрос… я не понял ваш вопрос, задайте его еще раз"; у Альфабанка так уже минимум два года "не хватает операторов", и банк почему-то не может осилить посадить еще несколько человек, в итоге в чате ответы могут приходить через 5 часов, в телефонном звонке пробиваешься через робота — и уж тут эмоции можно не мониторить)
В частности, это позволит автоматизировать процесс мониторинга качества обслуживания клиентов call-центров.
Зачем это надо? Что значит "качество"? Как связаны эмоции и качество обслуживания?
Эмоции, передаваемые человеком по текстовому и голосовому каналу, часто не совпадают.
А какое опредение слова "эмоция" в вашем случае? Что именно вы пытаетесь сделать-то?
Коллеги, зачем столько желчи? Ведь звонки бывают и входящие. И по-моему, для подобных задач это прекрасный проект.
Интересно, а можно ли по голосу определить сердечный ритм?
Распознавание эмоций в записях телефонных разговоров