論文の概要: Classification of Emotions and Evaluation of Customer Satisfaction from
Speech in Real World Acoustic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11981v1
- Date: Thu, 26 Aug 2021 18:23:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-30 14:01:21.502883
- Title: Classification of Emotions and Evaluation of Customer Satisfaction from
Speech in Real World Acoustic Environments
- Title（参考訳）: 実環境における音声からの感情の分類と顧客満足度の評価
- Authors: Luis Felipe Parra-Gallego, Juan Rafael Orozco-Arroyave
- Abstract要約: 本稿では、感情をしっかり認識し、実際の音響シナリオにおける発話から顧客満足度を評価するのに適した特徴を見つけることに焦点を当てる。
感情の分類は、標準的でよく知られたコーパスに基づいており、顧客満足度の評価は、コールセンターエージェントとの通話中に受信したサービスについての顧客からの実際の意見の記録に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.052923819242158
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on finding suitable features to robustly recognize
emotions and evaluate customer satisfaction from speech in real acoustic
scenarios. The classification of emotions is based on standard and well-known
corpora and the evaluation of customer satisfaction is based on recordings of
real opinions given by customers about the received service during phone calls
with call-center agents. The feature sets considered in this study include two
speaker models, namely x-vectors and i-vectors, and also the well known feature
set introduced in the Interspeech 2010 Paralinguistics Challenge (I2010PC).
Additionally, we introduce the use of phonation, articulation and prosody
features extracted with the DisVoice framework as alternative feature sets to
robustly model emotions and customer satisfaction from speech. The results
indicate that the I2010PC feature set is the best approach to classify emotions
in the standard databases typically used in the literature. When considering
the recordings collected in the call-center, without any control over the
acoustic conditions, the best results are obtained with our articulation
features. The I2010PC feature set includes 1584 measures while the articulation
approach only includes 488 measures. We think that the proposed approach is
more suitable for real-world applications where the acoustic conditions are not
controlled and also it is potentially more convenient for industrial
applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、感情をしっかり認識し、実際の音響シナリオにおける顧客満足度を評価するのに適した特徴を見つけることに焦点を当てる。
感情の分類は、標準的でよく知られたコーパスに基づいており、顧客満足度の評価は、コールセンターエージェントとの通話中に受信したサービスについての顧客の実際の意見の記録に基づいている。
この研究で検討された特徴セットには、x-vectorsとi-vectorsという2つの話者モデル、およびInterspeech 2010 Paralinguistics Challenge (I2010PC)で導入されたよく知られた特徴セットが含まれる。
さらに,音声から感情や顧客満足度をロバストにモデル化するための代替機能セットとして,ディボイスフレームワークを用いて抽出した音声,調音,韻律機能について紹介する。
その結果、I2010PC機能セットは、典型的には文献で使用される標準データベースで感情を分類する最良の方法であることがわかった。
コールセンタで収集した録音を音響条件を制御せずに検討する場合,調音特性を用いて最適な結果を得る。
i2010pcの特徴セットは1584の尺度を含み、調音アプローチは488の尺度しか含まない。
提案手法は, 音響条件が制御されていない実世界の用途に適しており, 産業用途にも有用である可能性が示唆された。
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