最近有很多关于情绪检测的炒作。很多人都不清楚它的效果如何，甚至不知道它是否存在！

我们征求了专家小组的意见。

商业观点根据维基百科，“情感”一词意味着一种主观体验，与情绪、气质、个性和性格有关。因此，个问题肯定是，是否有可能仅仅根据顾客的声音来确定他们的情绪和情绪，尤其是当这是一个可以被如此多解释的问题时？

允许你通过设置音调、音高、节奏、音量或缺少这些参数来检测声音中的“压力”，但要找到声音背后的情感根源可能会更加困难，尤其是如果这是一个自动化的软件过程，而不是一个人工判断呼叫。

有些顾客在交谈时非常冷静、冷静、沉着，尽管他们内心深处可能很生气。他们可能能够在通话中清楚地概述如果他们的问题没有得到纠正会发生什么，并且在应用情绪检测时这些通话可能无法被检测到。

然而，当使用语音索引来搜索传统上用于“不满意客户”场景的关键术语时，它们很可能会被选中。

真正的问题不是“情绪检测真的有效吗？”但“与情感检测相关的好处是否证明了成本合理？”对于这个问题，目前的答案是“不”。

启用情感检测的先决条件是使用立体声（双录制），在目前的成本/效益权衡中，这可能是不合理的。

情绪检测不一定能给你所有答案另一个关键点是，仅仅知道某人是否激动是不够的。那么，如果你搜索1000个电话，其中73个显示了标记的情绪水平，该怎么办？仍需进一步分析，以找出造成这种情况的原因和原因。

类似地，可能会出现一些假警报，即在通话中检测到大量“压力”，但通话结果仍然相当积极，处理得相对较好，并不能真正提供对业务的更多了解。

测谎仪？在早期，情绪检测被吹捧为一种有助于打击欺诈的可能工具，尤其是在欺诈性保险索赔领域。但现实是，它并不是测谎仪的替代品；当研究人类语音的频率范围时，人们普遍认为电子电话只能处理20%左右的通话内容。

也就是说，我们的许多客户仍然问我们“您能提供情绪检测吗？”，主要是因为它被认为是“华而不实和令人兴奋的”，并且在次解释语音分析的概念时经常被用来描述。答案是肯定的，但我们会问他们为什么或如何使用它，并且总是有另一种工具可以提供相同的结果，而无需牺牲情感检测。

总之，在这里，它是有效的，但可能有更有用的方法可以部署，以提供更好的回报。研究表明，检测强烈而明显的情绪，如愤怒、巨大的喜悦等，几乎没有商业价值。首先，与呼叫中心的总呼叫量相比，它们很少发生，其次，当它们发生时，其原因是已知的或很容易识别的，因此，单独检测它们的好处很低。

更好地寻找关键字和短语的好处要大得多，它可以检测构成情绪的几十种微妙的语音成分，并分析这些成分以及它们在通话过程中相互之间不断变化的关系。同时，这些变化的触发因素，如特定单词/短语的使用、中的时间或使用的员工简介由算法建立的rms和/或呼叫者和代理之间缺乏协调，可能会升级，以便由更有经验的工作人员立即干预。同样，多个例子表明，这场运动本身也需要关注。所以要回答这个问题，情绪分析肯定是有效的，而且它逐步实现更复杂分析的能力只会随着时间的推移而提高。

声学方法

声学方法依赖于测量音频的特定特征，如声调、音调或音量、强度、语速。惊讶的说话者的讲话往往更快、更响亮、音调更高，而悲伤或沮丧的说话者的讲话往往更慢、更柔和、音调更低。愤怒的来电者可能会说得更快、更大声，并会增加重音元音的音调。

为了创建定义的情绪数据库，最终可以根据该数据库评估“现场”音频，从而进行情绪分析，每个情绪示例都是从一组“原始”录音中预先选择的，经过手动审查和注释，以识别其所代表的情绪。即使在这种原始的环境中，只有不到60%的单一情绪，无噪音的话语也能被正确分类。在现实世界中，呼叫中心受到背景噪音、网络干扰和背景通话的影响——所有这些都大大降低了这一比例。此外，音频质量也会对识别这些特征的能力产生重大影响。压缩方法使得检测一些最常用的特征变得非常困难，例如抖动、微光和声门脉冲，甚至进一步降低了这种情绪测量形式的结果。

混合情绪很难分类这是由说话者经常表达混合情绪这一事实造成的，例如共情和烦恼这两种情绪非常难分类。此外，情绪分析通常无法适应不同来电者表达相同情绪的不同方式，例如，来自东北部或苏格兰的人可能会更粗鲁，而来自西南部的来电者即使不高兴也会更礼貌。这些局限性突显了其作为业务分析工具的不可行性。

图2：这项技术可以提供语言、结构化的情感分析查询方法

的示例？关于情感检测的能力，在呼叫中心行业有很多争论，有许多承诺性的声明支持。这场辩论涉及的问题包括，它将如何让企业发现沮丧或愤怒的来电者，并深入了解客户对企业、产品或服务的感受，从而让企业制定早期纠正措施，以改善客户关系管理。

所有这些问题都与对企业至关重要的洞察力有关，但这项技术能带来什么？

一个有趣的起点是让你的朋友和同事首先定义情绪，然后创建一个情绪列表，然后解释我们表达这些情绪的不同方式。通常，答案会创建一组复杂的答案，自动准确地对它们进行分类是一项挑战。

寻找情绪激动程度的趋势测量“情绪”具有挑战性，因为人们有自己独特的沟通方式，而且除了当前的对话之外，还有许多变量会影响他们的情绪状态。根据我们的经验，通过检测谈话中压力水平和语速的变化，可以有效地测量激动情绪。压力和节奏的变化越大，通常伴随着更高程度的躁动。

当在大量通话中观察到这种激动情绪时，它就变得越来越有意义。通过观察大量的呼叫，随机变量会变得平稳，激动情绪也会消失当然会变得更有用。例如，在整整一周的通话中，某些代理人处理的电话或关于某些话题的平均激动程度将始终高于其他代理人或话题。这种分析可以为影响客户体验的因素提供有价值的证据。

使用煽动来推动营销反馈我们的一位客户将煽动作为重大价格变动公告分析的一部分。由于价格正在降低，他们惊讶地发现，在讨论价格变化话题的对话中，有大量电话显示出高度的激动情绪。进一步的分析表明，最近签订了固定价格合同的客户中，有相当一部分人打电话取消这些合同，并对他们现在无法享受价格变化带来的好处感到不安。语音分析的使用使他们能够识别和量化这个问题，并为未来的公告做好准备。

测量通话的非语言内容并不是一个“银弹”，但它确实为理解客户体验提供了一个有价值的额外维度，与语音分析提供的全部信息相结合。

为什么每个人都声称要做情绪检测？情绪检测似乎被视为语音分析解决方案的一个关键元素或差异化因素，因此我曾被描述为“其他人都说他们能做到，所以我们不得不说我们能做到，尽管我们中没有人真的能做到”。

我相信这对某个地方的营销副总裁来说是有意义的。据我所知，而且我始终愿意被纠正，任何声称能够在当前可用的解决方案中检测情感的东西都必须以非常简单的方式定义情感。

之所以如此，一个原因在于对情感本身的定义。我们是在寻找“情感”（这是你的感受）还是“情感的表达”（这是向他人展示的）？我们知道，核心情绪和情绪表达之间存在着相当复杂的关系，差异是由文化（不同的文化有不同的“表现规则”）、情境（在某些情境中可以表现一些情绪，而在其他情境中则不行）、身份差异（另一个人是谁）和个人等因素造成的。总之，我们知道情绪和显示的情绪之间的关系可能存在巨大的变化，而自动检测显然取决于能够编写一组不变的规则。

是一个不存在的问题的解决方案？在我看来，情绪检测是一个解决问题的方法，这个问题没有人遇到过，而且在某个地方被人想象成“杀手功能”。令人惊讶的是，通过理解顾客在生气或高兴时使用的词汇和短语，可以发现问题，发现生气或高兴的顾客。

再一次，你不必过度承诺一些不存在的东西，那么为什么供应商继续坚持？

参考了R.Cowie、E.Douglas Cowie、S.Savvidou、E.McMahon、M.Sawey、M.Schröder的《Feeltrace：实时记录感知情绪的工具》，发表于：ISCA演讲和情绪研讨会论文集，英国北爱尔兰纽卡斯尔，2000年。A.Mehrabian，《没有语言的交流》，今日心理学2（9）（1968）52-55。B.Schuller，S.Steidl，A.Batliner，《2009年国际语言交流情感挑战》，发表于：《国际语言交流会议录》，英国布莱顿，2009年。有关这种方法实现的准确性的更详细描述，请参阅Nexidia Inc.的《语音搜索技术》白皮书。http://www.nexidia.com/technology/phonetic_search_technology进一步阅读语音分析的A-Z功能商业智能贡献者商业系统公司的大卫·梅森Aurix公司的基思·庞廷博士IT校园的乔纳森·斯洛博Nexidia公司的乔纳森·瓦克Horizon公司的CallMiner Duncan White公司的亚当·沃尔顿