論文の概要: Hybrid Emotion Recognition: Enhancing Customer Interactions Through Acoustic and Textual Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21927v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 19:13:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:45.243950
• Title: Hybrid Emotion Recognition: Enhancing Customer Interactions Through Acoustic and Textual Analysis
• Title（参考訳）: ハイブリッド感情認識:音響およびテキスト分析による顧客インタラクションの強化
• Authors: Sahan Hewage Wewelwala, T. G. D. K. Sumanathilaka,
• Abstract要約: 本研究では、高度深層学習、自然言語処理(NLP)、大規模言語モデル(LLM)を統合したハイブリッド感情認識システムを提案する。 このシステムは、複雑な感情状態を理解するための従来のアプローチの限界に対処し、ニュアンスな感情検出を実現する。 多様なデータセットに対する厳密なテストは、システムの堅牢性と正確性を示し、顧客サービスを変革する可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This research presents a hybrid emotion recognition system integrating advanced Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), and Large Language Models (LLMs) to analyze audio and textual data for enhancing customer interactions in contact centers. By combining acoustic features with textual sentiment analysis, the system achieves nuanced emotion detection, addressing the limitations of traditional approaches in understanding complex emotional states. Leveraging LSTM and CNN models for audio analysis and DistilBERT for textual evaluation, the methodology accommodates linguistic and cultural variations while ensuring real-time processing. Rigorous testing on diverse datasets demonstrates the system's robustness and accuracy, highlighting its potential to transform customer service by enabling personalized, empathetic interactions and improving operational efficiency. This research establishes a foundation for more intelligent and human-centric digital communication, redefining customer service standards.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高度深層学習,自然言語処理(NLP),大規模言語モデル(LLM)を統合したハイブリッド感情認識システムを提案する。 音声特徴とテキスト感情分析を組み合わせることで、複雑な感情状態を理解するための従来のアプローチの限界に対処し、ニュアンスな感情検出を実現する。 音声分析のためのLSTMとCNNモデルとテキスト評価のためのDistilBERTを利用して、リアルタイム処理を確実にしながら、言語的および文化的変動に対応する。 多様なデータセットに対する厳密なテストは、システムの堅牢性と正確性を示し、パーソナライズされた共感的なインタラクションを可能にし、運用効率を向上させることによって、顧客サービスを変革する可能性を強調している。 この研究は、よりインテリジェントで人間中心のデジタルコミュニケーションの基礎を確立し、カスタマーサービス標準を再定義する。

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