用户语音的情感分析 - Rosbank和AI初创公司Neurodata Lab

俄罗斯综合业务银行(Universal bank）上周宣布，将在呼叫中心中测试情感识别技术(emotion recognition），并且计划将作为先导项目导入。此技术由 Neurodata Lab开发。

Neurodata Lab是一间实时情绪分析和消费者行为分析(real-time emotion analytics and analysis of consumer behavior)的AI初创公司。

通过客户言语自动探究客户满意度

Neurodata Lab通过分析特定的参数，如停顿，声高，总体交谈时间等，分析和计算用户满意指数(Customer Satisfaction Index）。这对于语音交谈和语音到文字沟通都非常适用。

银行经理可以收到用户情绪识别统计数据，以及用户满意度指数(Customer Satisfaction Index)的动态报告(dynamics)，以及服务效率的比较性指标(comparative indicator of the effectiveness).

生物技术在各种不同的领域，如银行，获得了越来越广泛的应用。Rosebank致力于(constantly working）持续改善用户服务。我们期望通过用户言语的情绪分析，将我们的服务水平提高到新的水平(bring service up to a new level)。

Nuerodata Lab声明说，Neurodata Lab的技术可以广泛应用于银行，保险和零售领域 (banking, insurance and retail），通过可靠的实时分析，快速的管理用户体验和服务质量(quality of service）。在呼叫中心中，通过语音分析(voice analysis）来监控用户满意度(monitor customer satisfaction)。

情绪识别技术正在崛起 (on the rise)

Neuradata Lab的情绪人工智能技术可以应用在很多的领域。在CES中， Neurodata Lab展示了Promobot，一款可以识别情绪并作出反应的机器人，可以度量在交互过程中客户的满意程度(how satisfied a user is with the interaction)。机器人可以准确的识别7种情绪：

• 高兴 happyness
• 失落 sadness
• 惊讶 surprise
• 生气 anger
• 紧张 anxiety
• 厌恶 disgust
• 中性状态 neutral state

分为商业版和个人版。商业版可以计算输出用于满意指数，个人版可以计算输出个人微笑指数(smile index)。在其中任何一个情况下(in either scenario)，Promobot都可以根据指数作出相应的回答和反应。

用人工智能技术来识别和分析对话情绪的概念并不是新的。在2016年中， IBM的Watson可以通过语音到文字和语调识别技术来度量情绪。

Affectiva是2009年从MIT Media Lab分离出来的公司，开发情绪AI（Emotion AI ) 技术，现已应用于游戏，汽车，机器人，教育，卫生保健，零售，人力资源，视频会议等领域。该技术同时被市场调查公司用以分析用户对不同内容的情绪反应(measure consumer emotion responses to digital content），如电视广告。

语音助理技术未来将支持情绪智能

2018年19月份， Amazon向美国专利和商标局( US Patent and Trademark Office)提交(file patent）了通过语音助理数据分析用户情绪的专利。

该专利标记为(labeled)，基于语音的一种用户物理和情绪特征的判定方法(voice-based determination of Physical and Emotional Characteristics of users)，通常是用来判定用户是否生病(detect illness was the primary example use case)。专利描述 （depict)通过用户咳嗽来判定用户饿了，从而向其推荐食物。

在2019CES中，Nuance展示了汽车的情绪智能技术。在驾驶面板(dashboard-housed）集成的语音助理通过在分析驾驶员面部表达的情绪的基础上，调整对话模式，如当检测到皱眉的时候(frown）说话简洁(concisely) ,而在检测到微笑的时候则更加唠叨 （verbose manner）。

一种让语音助理更加个性化和人性化(personalized and humanlike)的方式，是让其可以检测到用户的情绪状态，并调整对话方式。导入这些功能仍处于实验室阶段，但随着技术的进步会越来越普遍(will become more commonplace)，新的用户场景将会被开发出来，如客户服务，车内体验以及智能音箱的个性化等(in-car experience)