[發明專利]一種呼叫中心監控報警方法及系統有效
| 申請號: | 202211260604.0 | 申請日: | 2022-10-14 |
| 公開(公告)號: | CN115359497B | 公開(公告)日: | 2023-03-24 |
| 發明(設計)人: | 趙瑞婷;王寶鳳;黃雪琪 | 申請(專利權)人: | 景臣科技(南通)有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/244 | 分類號: | G06V30/244;G06V30/19;G06N3/0464;G06N3/08;H04M3/22 |
| 代理公司: | 北京真致博文知識產權代理事務所(普通合伙) 11720 | 代理人: | 婁華 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 呼叫 中心 監控 報警 方法 系統 | ||
本發明涉及數據壓縮領域,具體涉及一種呼叫中心監控報警方法及系統。該方法包括:獲取電話信號序列,將電話信號序列分割成多個數據段,得到數據段集合,根據數據段集合得到每個頻段信息的重要性;根據電話信號序列得到數據集,構建自編碼網絡,利用數據段對自編碼網絡進行訓練得到初訓練網絡,獲取初訓練網絡的神經元參數,根據初訓練網絡和神經元參數得到各神經元參數對各頻段信息的響應度,進而得到各神經元參數的重要度,根據各神經元參數的重要度調整各神經元參數的學習率,從而保障重要度高的神經元參數的學習效果,降低對重要信息的壓縮損失,進而為呼叫中心監控報警系統提供準確的基礎數據,提高報警的準確率。
技術領域
本發明涉及數據壓縮領域,具體涉及一種呼叫中心監控報警方法及系統。
背景技術
隨著社會的發展,各行各業為了快速響應客戶的需求,均安裝呼叫中心平臺便于和客戶交流,為了保障對客戶的服務質量,通過對呼叫中心數據進行分析來實現對呼叫中心數據的異常檢測,當出現異常時及時預警。進行異常檢測需將各呼叫線上的數據傳輸至異常檢測平臺上,而由于呼叫中心的數據量較大,呼叫中心數據傳輸的效率較低,為了提高傳輸效率需對呼叫中心的數據壓縮處理。
數據壓縮必然會存在信息損失,呼叫中心一般為接收到的聲音信號較多,聲音信號丟失不同的信息對所述聲音信息辨識影響不同,聲音信號丟失的有些信息對聲音信息辨識影響較大,聲音信號丟失的有些信息對聲音信息辨識影響較小。聲音信號是由一系列不同頻段的信號組合而成,每個頻段的信息對于聲音信息辨識的重要性不同,因而可以分析不同頻段信息對于聲音辨識重要性情況。自編碼網絡每個神經元參數對于不同頻段的描述不同,因而有些神經元參數對于聲音信息辨識重要信息的描述較好,有些神經元參數對于聲音信息辨識信息的描述較差,因而需保障對于聲音信息辨識重要信息的神經元參數的學習效果,從而通過對自編碼訓練控制來降低網絡對重要信息的損失量。
發明內容
為了解決上述技術問題,本發明的目的在于提供一種呼叫中心監控報警方法及系統,所采用的技術方案具體如下:
一種呼叫中心監控報警方法及系統,所述方法包括:
獲取電話信號序列數據;
將電話信號序列數據分割成多個數據段得到數據段集合;根據數據段集合得到每個頻段數據的重要性;
將電話信號序列轉化為電話信號圖像,進而得到數據集;構建自編碼網絡,利用數據集中的每個電話信號圖像對自編碼網絡進行訓練得到初訓練網絡;
根據數據集和初訓練網絡得到每個神經元參數對每個頻段數據的響應度,將每個頻段數據的重要性與每個神經元參數對每個頻段數據的響應度相乘得到每個頻段的乘積值,將所有頻段的乘積值累加得到每個神經元參數的重要性;
獲取每個神經元參數的第一學習率,根據每個神經元參數的重要性和每個神經元參數的第一學習率得到每個神經元參數的第二學習率;
將每個神經元參數的第二學習率替代第一學習率,利用數據集中每個電話信號圖像對初訓練網絡進行訓練得到訓練完成的網絡;
重新獲取電話信號圖像,將電話信號圖像輸入到訓練完成的網絡中得到壓縮圖像,將壓縮圖像傳輸至呼叫中心報警系統中的預設報警網絡進行處理得到報警指令,根據報警指令進行報警控制。
優選的,所述將電話信號序列數據分割成多個數據段得到數據段集合的方法,包括:
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