CN107293310A - 一种用户情绪分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用户情绪分析方法及系统，该方法包括：采集客户和服务人员之间的通话语音；对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。该方法实现对用户进行情绪分析，为服务人员提供用户情绪参考。

Description

一种用户情绪分析方法及系统

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种用户情绪分析方法及系统。

背景技术

目前，在互联网逐渐步入大数据和人工智能时代，不可避免的给用户行为带来一系列改变与重塑。其中最大的需求莫过于，用户的一切行为在企业面前都需要进行“可视化”处理。随着大数据及人工智能技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据和人工智能来提供精准营销和专业优质服务，进而深入挖掘潜在的商业价值和提升企业服务质量。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。

语音服务系统是基于呼叫中心(Call Center)技术为基础，充分利用通信网和计算机网络的多项功能集成与企业连为一体的完整的综合信息服务系统，能有效、高速地为用户提供多种服务。企业可以通过语音服务系统为客户提供业务咨询、问题反馈、产品安装或维修受理、投诉受理、受理客户提出意见和建议等；也可以以此进行市场调查、回访、关怀、售后跟踪服务、及精准营销业务等。

有效的将“用户画像”概念与语音服务业务有机的结合，在企业为客户提供语音服务的同时能更为精准的了解客户的需求，提供具有针对性的服务和产品，是目前各个行业、企业在不断研究的方向和探索的目标。而大数据的数据来源、途径，数据的可靠性、真实性以及时效性等问题将成为“用户画像”精准的关键，受制于此，中小企业甚至较多大企业无法独立的实现“用户画像”的信息展示功能。同时，目前大数据领域的“用户画像”侧重点也较为偏向用户的行为轨迹分析，如用户的购物、消费信息、用户的行动轨迹信息等，缺少对用户性格、情绪画像的分析，然而掌握用户性格、情绪将对语音服务业务提供至关重要的帮助。

发明内容

本发明的目的是提供一种用户情绪分析方法及系统，以实现对用户进行情绪分析，为服务人员提供用户情绪参考。

为解决上述技术问题，本发明提供一种用户情绪分析方法，包括：

采集客户和服务人员之间的通话语音；

对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；

对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。

优选的，语音状态参数包括语音的音量、音调、频率、语速、停顿以及波动起伏。

优选的，所述方法还包括：

积累预设时间内的客户的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到客户的性格特征，产生与性格特征对应的客户性格画像，并将客户性格画像进行显示。

优选的，所述方法还包括：

对服务人员的语音状态参数进行分析得到服务人员的情绪状态，产生与情绪状态对应的服务人员情绪画像，并将服务人员情绪画像进行显示；

积累预设时间内的服务人员的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到服务人员的性格特征，产生与性格特征对应的服务人员性格画像，并将服务人员性格画像进行显示。

本发明还提供一种用户情绪性格分析系统，用于实现上述方法，包括：

语音服务系统，用于采集客户和服务人员之间的通话语音；

语音识别模块，用于对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；

第一情绪分析模块，用于对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。

优选的，语音状态参数包括语音的音量、音调、频率、语速、停顿以及波动起伏。

优选的，所述装置还包括：

第一性格分析模块，用于积累预设时间内的客户的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到客户的性格特征，产生与性格特征对应的客户性格画像，并将客户性格画像进行显示。

优选的，所述装置还包括：

第二情绪分析模块，用于对服务人员的语音状态参数进行分析得到服务人员的情绪状态，产生与情绪状态对应的服务人员情绪画像，并将服务人员情绪画像进行显示；

第二性格分析模块，用于积累预设时间内的服务人员的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到服务人员的性格特征，产生与性格特征对应的服务人员性格画像，并将服务人员性格画像进行显示。

本发明所提供的一种用户情绪分析方法及系统，采集客户和服务人员之间的通话语音；对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。可见，利用实时语音识别技术分析得到客户的情绪画像，并显示客户情绪画像，实现对用户进行情绪分析，为服务人员提供用户情绪参考。进一步的，通过人工智能分析得到客户的性格画像，并显示客户性格画像，通过情绪画像和性格画像为服务人员提供用户情绪性格参数，便于服务人员及时了解用户状态，提供更好服务。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的一种用户情绪分析方法的流程图；

图2为本发明所提供的一种用户情绪分析系统的结构示意图。

具体实施方式

本发明的核心是提供及一种用户情绪分析方法及系统，以实现对用户进行情绪分析，为服务人员提供用户情绪参考。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，图1为本发明所提供的一种用户情绪分析方法的流程图，该方法包括：

S11：采集客户和服务人员之间的通话语音；

S12：对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；

S13：对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。

可见，该方法利用实时语音识别技术分析得到客户的情绪画像，并显示客户情绪画像，实现对用户进行情绪分析，为服务人员提供用户情绪参考。

基于上述方法，其中，语音状态参数包括语音的音量、音调、频率、语速、停顿以及波动起伏。

进一步的，所述方法还包括：积累预设时间内的客户的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到客户的性格特征，产生与性格特征对应的客户性格画像，并将客户性格画像进行显示。

其中，客户情绪画像和客户性格画像显示在服务人员屏幕上。

进一步的，所述方法还包括：对服务人员的语音状态参数进行分析得到服务人员的情绪状态，产生与情绪状态对应的服务人员情绪画像，并将服务人员情绪画像进行显示；积累预设时间内的服务人员的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到服务人员的性格特征，产生与性格特征对应的服务人员性格画像，并将服务人员性格画像进行显示。

如此，通过人工智能分析得到客户的性格画像，并显示客户性格画像，通过情绪画像和性格画像为服务人员提供用户情绪性格参数，便于服务人员及时了解用户状态，提供更好服务。

其中，客户的情绪状态包括平稳、急躁、亢奋或者消极。客户的性格特征包括开朗、随和、内向或者急切暴躁。

其中，服务人员情绪画像和服务人员性格画像显示在服务人员屏幕上。

本方法中，利用语音识别技术和人工智能技术，通过语音服务系统实时采集客户和服务人员的语音信息即语音状态参数，进行实时语音信息分析，将客户和服务人员通话语音中的音量、音调、频率、语速、停顿、波动起伏等状态参数进行人工智能分析，从而得出客户和服务人员的情绪状态指标例如平稳、急躁、亢奋、消极等。并且利用人工智能技术对大量的语音信息样本进行不断的学习分析，从而判断和分析出用户的性格特征例如开朗、随和、健谈、狡猾、老实、稳重、幼稚、调皮、活泼、内向、善解人意、急切暴躁、小心谨慎等，行成情绪性格的“用户画像”，提供给企业和服务人员。

本方法中的语音情绪识别部分，是通过语音信息中的音量、语速、频率、音调、停顿、波动等信息分析用户的实时情绪状态，各项参数指标都以数值的方式展现，并提供综合评分数值作为情绪稳定性的评判结果。在显示屏前端展现时，利用不同的颜色作为消极、平稳、急切、暴躁等情绪状态的实时反馈，有利于服务人员及时关注客户和自身情绪波动，并适时调整，保持服务的稳定性。

本方法中的人工智能性格分析部分是利用情绪识别的参数，经过一段时间的信息积累，将各种参数的数值、区间、组合值进行人工校验和经验评判，形成针对性格特征的语音参数综合数值，并通过人工智能不断学习、分析，缩小和细化各数值的取值范围，进一步得出更为精准语音信息阈值范围，对性格分析做到更为精准，从而形成准确的用户性格画像。

例如，若语速频率快、语调变化大、音量高且波动频繁，确定性格急切；若语速频率慢、语调平缓、音量适中且波动小，确定性格随和；若语速频率较快、语调平缓、音量适中且波动较频繁，确定性格开朗；若语速频率慢、语调平缓、音量小且波动较频繁，确定性格内向。通过性格分析形成画像帮助企业针对不同性格的客户提供不同的服务策略，同时协助企业了解自身服务人员的性格特征，为企业考评服务人员的工作质量和人员岗位安排提供参考的依据。

本发明利用人与人在语音交流过程中声音的信息和变化作为依据，对用户的短期情绪和长久的性格进行人工智能分析。对于情绪分析，实时采集语音信息，实时分析，对单一语音参数如语速、语调、频率、音量、波动等进行实时数值展现和综合评分展现，形成当前用户情绪的画像分析结果。对于性格分析，通过大量的语音信息参数进行校验和比对，将语速、语调、频率、音量、波动数值进行相应组合分析和评判，形成一套语音参数与用户性格的对照表，以此形成用户性格画像，同时利用人工智能不断自我学习和分析，对语音参数与用户性格对照表中的各项参数范围和阈值不断细化和缩小，提升性格画像分析速度和效率，最终达到快速精准分析的目的。

请参考图2，图2为本发明所提供的一种用户情绪分析系统的结构示意图，该系统用于实现上述方法，该系统包括：

语音服务系统101，用于采集客户和服务人员之间的通话语音；

语音识别模块102，用于对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；

第一情绪分析模块103，用于对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。

可见，该系统利用实时语音识别技术分析得到客户的情绪画像，并显示客户情绪画像，实现对用户进行情绪分析，为服务人员提供用户情绪参考。

基于上述用户情绪分析系统，其中，语音状态参数包括语音的音量、音调、频率、语速、停顿以及波动起伏。语音服务系统可以是任何第三方的呼叫中心客服系统或电销系统。

进一步的，用户情绪分析系统还包括：第一性格分析模块，用于积累预设时间内的客户的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到客户的性格特征，产生与性格特征对应的客户性格画像，并将客户性格画像进行显示。

进一步的，用户情绪分析系统还包括：

第二情绪分析模块，用于对服务人员的语音状态参数进行分析得到服务人员的情绪状态，产生与情绪状态对应的服务人员情绪画像，并将服务人员情绪画像进行显示；

第二性格分析模块，用于积累预设时间内的服务人员的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到服务人员的性格特征，产生与性格特征对应的服务人员性格画像，并将服务人员性格画像进行显示。

其中，通过API接口使第三方的语音服务系统与语音识别模块对接，通过API接口返回客户和服务人员的情绪画像和性格画像分析结果，提供给语音服务人员在通话过程中展示，为语音服务人员提供实时分析数据作为参考，根据画像信息，调整服务人员的态度、控制自身情绪，提供更亲切友善的服务。

本发明提供的一种用户情绪分析系统，通过人工智能分析得到客户的性格画像，并显示客户性格画像，通过情绪画像和性格画像为服务人员提供用户情绪性格参数，便于服务人员及时了解用户状态，提供更好服务。

本发明将语音识别技术和人工智能分析技术与语音服务系统结合起来，利用实时语音识别技术分析用户的情绪画像，借助人工智能分析技术对语音信息进行分析比对和判断，形成用户的性格画像，两者结合形成用户的情绪性格画像数据。本发明所产生的“用户画像”分为客户画像和服务人员画像。客户画像用于帮助服务人员为客户提供优质服务的辅助参考，服务人员画像则是企业对员工工作能力、态度以及业绩的重要考核依据，也是服务人员不断提升自身服务意识和服务标准的重要参考。本发明产生的情绪性格画像可展现给企业的服务人员作为在线语音服务的参考，它是用户行为轨迹画像的坚实补充，将在语音服务领域和大数据用户画像领域发挥强大的作用，也作为企业制定服务策略和管理服务人员的科学有效的依据，是现代服务业中提供定制化服务、精准服务的保障。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

以上对本发明所提供的一种用户情绪分析方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种用户情绪分析方法，其特征在于，包括：

采集客户和服务人员之间的通话语音；

对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；

对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音状态参数包括语音的音量、音调、频率、语速、停顿以及波动起伏。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

积累预设时间内的客户的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到客户的性格特征，产生与性格特征对应的客户性格画像，并将客户性格画像进行显示。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

对服务人员的语音状态参数进行分析得到服务人员的情绪状态，产生与情绪状态对应的服务人员情绪画像，并将服务人员情绪画像进行显示；

积累预设时间内的服务人员的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到服务人员的性格特征，产生与性格特征对应的服务人员性格画像，并将服务人员性格画像进行显示。

5.一种用户情绪性格分析系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法，包括：

语音服务系统，用于采集客户和服务人员之间的通话语音；

语音识别模块，用于对通话语音进行实时语音识别，从通话语音中提取客户的语音状态参数和服务人员的语音状态参数；

第一情绪分析模块，用于对客户的语音状态参数进行分析得到客户的情绪状态，产生与情绪状态对应的客户情绪画像，并将客户情绪画像进行显示。

6.如权利要求5所述的用户情绪性格分析系统，其特征在于，语音状态参数包括语音的音量、音调、频率、语速、停顿以及波动起伏。

7.如权利要求6所述的用户情绪性格分析系统，其特征在于，还包括：

第一性格分析模块，用于积累预设时间内的客户的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到客户的性格特征，产生与性格特征对应的客户性格画像，并将客户性格画像进行显示。

8.如权利要求7所述的用户情绪性格分析系统，其特征在于，还包括：

第二情绪分析模块，用于对服务人员的语音状态参数进行分析得到服务人员的情绪状态，产生与情绪状态对应的服务人员情绪画像，并将服务人员情绪画像进行显示；

第二性格分析模块，用于积累预设时间内的服务人员的语音状态参数，依据积累的所有语音状态参数进行人工智能分析得到服务人员的性格特征，产生与性格特征对应的服务人员性格画像，并将服务人员性格画像进行显示。