[發明專利]一種用于客服坐席情緒的監控系統及監控方法在審
| 申請號: | 201810140992.6 | 申請日: | 2018-02-11 |
| 公開(公告)號: | CN108427916A | 公開(公告)日: | 2018-08-21 |
| 發明(設計)人: | 李宗正;張愛華;王忠山;張晟;毛偉;周艷;孫方濤;曲炯;李育謀;馬鋒 | 申請(專利權)人: | 上海復旦通訊股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G10L25/63;G06Q30/00;A61B5/16;A61B5/00 |
| 代理公司: | 上海唯智贏專利代理事務所(普通合伙) 31293 | 代理人: | 姜曉艷;劉朵朵 |
| 地址: | 200433 上*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 客服坐席 情緒 語音 情緒監控 邏輯比較模塊 報警模塊 監控系統 情緒類型 輸入模塊 監控 報警信息 輸出報警 信號處理 輸出 處理器 分析 視頻 報警 | ||
1.一種用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:包括與處理器相連的面部情緒監控模塊、語音情緒監控模塊、邏輯比較模塊、輸入模塊,所述邏輯比較模塊還與報警模塊相連,所述輸入模塊用于輸入一種或者多種待監控情緒類型的語音情緒值和面部情緒值,所述面部情緒監控模塊用于通過對客服坐席的面部視頻進行分析,輸出客服坐席的不同類型的面部情緒值,所述語音情緒監控模塊用于通過對客服坐席的語音進行分析,輸出客服坐席的不同類型的語音情緒值,所述邏輯比較模塊用于識別客服坐席與多種不同類型的面部情緒值、語音情緒值的對應關系,通過與待監控情緒類型的語音情緒值和面部情緒值做比較,輸出報警信息,所述報警模塊用于接收報警信息,發出報警。
2.根據權利要求1所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:所述面部情緒監控模塊包括與客服坐席一一對應的攝像頭、人臉識別模塊,所述攝像頭用于獲取對應的客服坐席的面部視頻,每個客服坐席的面部視頻均設置有與其對應的唯一識別碼,所述人臉識別模塊用于對客服坐席的面部視頻進行分析,輸出不同類型的面部情緒值,每種類型的面部情緒值均帶有客服坐席的面部視頻的唯一識別碼。
3.根據權利要求1所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:所述語音情緒監控模塊包括與客服坐席一一對應的麥克風、梅爾倒譜系數MFCC提取模塊、語音情緒訓練識別模塊,所述麥克風用于獲取對應的客服坐席的語音信息,每個客服坐席的語音信息均設置有與其對應的唯一識別碼,所述梅爾倒譜系數MFCC提取模塊用于對客服坐席的語音信息進行預處理,提取梅爾倒譜系數MFCC,所述語音情緒訓練識別模塊用于將客服坐席的梅爾倒譜系數MFCC與不同類型的語音情緒訓練模板進行匹配,識別出其對應的語音情緒值,每種類型的語音情緒值均帶有客服坐席的語音信息的唯一識別碼。
4.根據權利要求2或3所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:每個客服坐席的面部視頻的唯一識別碼與語音信息的唯一識別碼相同。
5.根據權利要求4所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:所述邏輯比較模塊包括識別模塊和比較模塊,所述識別模塊用于根據唯一識別碼,辨別客服坐席與其對應的面部情緒值、語音情緒值,所述比較模塊用于根據唯一識別碼,將其對應的面部情緒值、語音情緒值與待監控情緒類型的語音情緒值、面部情緒值對應比較,輸出不同等級的報警信息。
6.根據權利要求5所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:所述不同等級的報警信息包括一級報警信息,代表客服坐席的面部情緒值、語音情緒值與待監控情緒類型的語音情緒值、面部情緒值均一致;二級報警信息,代表代表客服坐席的面部情緒值、語音情緒值與待監控情緒類型的語音情緒值、面部情緒值的其中一個一致。
7.根據權利要求1所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:還包括定時模塊和顯示模塊,所述定時模塊用于設定面部情緒監控模塊、語音情緒監控模塊的工作周期,所述顯示模塊用于顯示各個客服坐席對應的報警信息。
8.根據權利要求1所述的用于客服坐席情緒的監控系統,其特征在于:所述報警模塊包括與客服坐席一一對應的報警器。
9.一種基于權利要求1所述的用于客服坐席情緒的監控系統的監控方法,其特征在于包括:
步驟一、通過輸入模塊設定一種或者多種待監控情緒類型的面部情緒值、語音情緒值;
步驟二、啟動面部情緒監控模塊、語音情緒監控模塊,輸出帶有與客服坐席一一對應的唯一識別碼的面部情緒值、語音情緒值;
步驟三、利用邏輯比較模塊,根據唯一識別碼,辨別客服坐席與其對應的面部情緒值、語音情緒值,將其與待監控情緒類型的語音情緒值、面部情緒值對應比較,輸出不同等級的報警信息,并將所述報警信息傳送到對應的報警模塊進行報警;
步驟四、將各個客服坐席的不同等級的報警信息在顯示模塊上顯示出來;
步驟五、利用定時模塊判斷面部情緒監控模塊、語音情緒監控模塊的工作周期,重復執行步驟二至四。
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