一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法技术

本发明专利技术公开一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法，涉及计算机通信技术领域，包括如下步骤：S1：获取可用的客户语音；S2：读取客户语音，对客户语音提取情感特征参数，并将情感特征参数量化为数值；S3：将情感特征参数与提前设定的情感特征参数阈值进行比较，对情感特征参数的数值超过阈值的客户进行语义的进一步分析，识别潜在舆情；S4：将分析结果记入数据库。本发明专利技术解决了现有客户舆情监控效率低下，导致客户语音抓取不全面，无法正在准确判断客户舆情的问题。

A method of improving the efficiency of public opinion monitoring based on customer sentiment analysis

The invention discloses a customer sentiment analysis method to improve the public opinion monitoring based on efficiency, relates to the field of computer communication technology, which comprises the following steps: S1: to obtain customer voice available; S2: read customer voice of customer, speech emotion features extraction, and emotional features for S3: quantitative numerical; emotional features and emotional feature threshold set in advance are compared, further numerical analysis of emotional feature exceeds the threshold value of customers semantics, identify potential public opinion; S4: the results of the analysis in the database. The invention solves the problem that the efficiency of the existing customer public opinion monitoring is low, and the customer voice acquisition is not comprehensive, and the customer public opinion can not be accurately judged.

【技术实现步骤摘要】
一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法。
技术介绍
智能语音分析系统将发挥语音分析的指南针作用，通过对投诉客户的来电原因分析、重复来电分析、通话时长分析、满意度分析，及时把握客户需求热点变化趋势，发现服务过程存在问题或服务风险，迅速采取有效应对措施，为推动服务和营销提升提供有力支撑。对客户语音中潜在的舆情监控是为了让我们了解到当前客户的关注热点以及热点业务的访问趋势变化，以便及时了解异常，并对发生异常的原因进行分析，提出制止或解决的办法。但是，现有的客户舆情监控都是通过完全人工的来电原因分析、重复来电分析、满意度分析来实现的，这样不仅效率低下，并且容易导致客户语音抓取不全面，无法真正准确地判断客户舆情。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：为解决现有客户舆情监控效率低下，导致客户语音抓取不全面，无法正在准确判断客户舆情的问题，本专利技术提供一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法，该方法通过分析客户在于人工坐席通话的过程中对客户情绪的分析，发现潜在的舆情，并将潜在舆情记录到数据库中，此数据库对人工舆情监本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法，其特征在于，包括如下步骤，S1：获取可用的客户语音；S2：读取客户语音，对客户语音提取情感特征参数，并将情感特征参数量化为数值；S3：将情感特征参数与提前设定的情感特征参数阈值进行比较，对情感特征参数的数值超过阈值的客户进行语义的进一步分析，识别潜在舆情；S4：将分析结果记入数据库。

【技术特征摘要】
1.一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法，其特征在于，包括如下步骤，S1：获取可用的客户语音；S2：读取客户语音，对客户语音提取情感特征参数，并将情感特征参数量化为数值；S3：将情感特征参数与提前设定的情感特征参数阈值进行比较，对情感特征参数的数值超过阈值的客户进行语义的进一步分析，识别潜在舆情；S4：将分析结果记入数据库。2.根据权利要求1所述的一种基于情绪分析的智能质检方法，其特征在于，所述的S1中，具体包含如下步骤：S11：批量选择通话，采用筛选器对语音数据库中的语音进行筛选，筛选器中设有多种筛选模型，筛选模型包括无声电话模型，通话时长模型，坐席工号模型；首先通过无声电话模型进行一级筛选，同时，将此类通话剔除；采用通话时长模型或坐席工号模型对剩下的通话进行二级筛选，从筛选剩下的通话中筛选到符合条件的客户与客服通话过程中的原始语音后，对原始语音进行场景分割，得到客户语音和坐席语音；S12：提取客户语音，并对客户语音去除噪声和干扰后，进行放大处理得到可用的客户语音。3.根据权利要求1所述的一种基于情绪分析的智能质检方法，其特征在于，所述的S2中，具体包含如下步骤：S21：将客户语音按照间隔时长进行分段处理，测定每一段客户语音的情感特征参数，其中，情感特征参数包括基频、共振峰、短时能量、时长和语速,将每一段的通话信号中的基频、共振峰、短时能量、时长和语速量化为具体数值；S22：将S21中测定的情感特征参数与提前设定的情感特征参数阈值进行对比，情感特征参数阈值的设定S1之前、S2之前...

【专利技术属性】
技术研发人员：李元俊，陈建刚，陈林江，王月超，毛航，李秀生，
申请(专利权)人：四川新网银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51