La tecnología para reconocer emociones en el habla se puede utilizar en una gran cantidad de tareas. En particular, esto permitirá automatizar el proceso de seguimiento de la calidad del servicio al cliente en los centros de llamadas.
Determinar las emociones de una persona por su discurso ya es un mercado relativamente saturado. Revisé varias soluciones de empresas del mercado ruso e internacional. Intentemos averiguar cuáles son sus ventajas y desventajas.
1) Empatía
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RAMAS Neurodata Lab -, . , , . : , .
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Empath |
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Neurodata Lab |
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- |
+ |
+ |
+ |
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+ |
+ |
- |
+ |
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+ |
.
:
, .
. , , . , . , . Librosa.
:
- (MFCC)
-
(Tonnetz)
3 - . Emo-DB, .
SVC
RandomForestClassifier
GradientBoostingClassifier
KNeighborsClassifier
MLPClassifier
BaggingClassifier
- Emo-DB 79%. , 23%. , .
- 55%.
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|
Emo-DB |
4 |
408 |
MLPClassifier |
79.268%/22.983% |
MCartEmo-admntlf |
7 |
324 |
KNeighborsClassifier |
49.231% |
MCartEmo-asnef |
5 |
373 |
GradientBoostingClassifier |
49.333% |
MCartEmo-pnn |
3 |
421 |
BaggingClassifier |
55.294% |
. .
- MCartEmo-pnn. .
62.352%.
-, 566. . 66.666%. , .
, , . , , .
Gateway API JSON Web Token -, , .
24. . 24 . REST API 24, OAuth 2.0, . ( ), ( ) OnVoximplantCallEnd, CRM-. .
, - , CNN. 66.66%.
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