స్పీచ్ ఎమోషన్ & సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్
AI-ఆధారిత అంతర్దృష్టులతో స్మార్ట్ కాల్ సెంటర్లను ప్రారంభించడం
మెరుగైన కస్టమర్ సేవ కోసం రియల్ టైమ్ ఎమోషన్ మరియు సెంటిమెంట్ డిటెక్షన్ని మెరుగుపరచడానికి ఆడియో డేటా సేకరణ మరియు ఉల్లేఖనంలో Shaip యొక్క నైపుణ్యాన్ని పెంచడం.
ఆటోమేటెడ్ స్పీచ్ ఎమోషన్ & సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్
కాల్ సెంటర్ల కోసం ఆటోమేటెడ్ స్పీచ్ ఎమోషన్ మరియు సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ మోడల్ను డెవలప్ చేయడానికి క్లయింట్ షైప్తో భాగస్వామ్యం కలిగి ఉంది. US, UK, ఆస్ట్రేలియన్ మరియు ఇండియన్ అనే నాలుగు ఆంగ్ల మాండలికాలలో 250 గంటల కాల్ సెంటర్ ఆడియో డేటాను సేకరించడం మరియు వ్యాఖ్యానించడం ప్రాజెక్ట్లో భాగంగా ఉంది. ఇది హ్యాపీ, న్యూట్రల్ మరియు యాంగ్రీ వంటి భావోద్వేగాలను మరియు నిజ-సమయ కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్లలో అసంతృప్తి మరియు సంతృప్తి వంటి సెంటిమెంట్లను గుర్తించడం కోసం క్లయింట్ వారి AI మోడల్లను మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పించింది.
వ్యంగ్య పదాలను గుర్తించడం, వివిధ ఆడియో పొడవులు మరియు అసంతృప్తికి సంబంధించిన సూక్ష్మమైన శబ్ద సూచనలు, ఖచ్చితమైన మరియు స్కేలబుల్ ఫలితాలను అందించడం వంటి సవాళ్లను ప్రాజెక్ట్ అధిగమించింది.
ముఖ్య గణాంకాలు
4 ఆంగ్ల మాండలికాలలో కాల్ సెంటర్ ఆడియో డేటా సేకరించబడింది & ఉల్లేఖించబడింది
గంటలు
భాషల సంఖ్య
US ఇంగ్లీష్, UK ఇంగ్లీష్, ఆస్ట్రేలియన్ ఇంగ్లీష్ & ఇండియన్ ఇంగ్లీష్
కేసులు వాడండి
ఆటోమేటెడ్ స్పీచ్ ఎమోషన్ & సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్
ప్రాజెక్ట్ స్కోప్
నాలుగు ఆంగ్ల మాండలికాలలో 250 గంటల కాల్ సెంటర్ ఆడియో డేటాను సేకరించి ఉల్లేఖించండి:
- US ఇంగ్లీష్ (30%)
- UK ఇంగ్లీష్ (30%)
- ఆస్ట్రేలియన్ ఇంగ్లీష్ (20%)
- ఇండియన్ ఇంగ్లీష్ (20%)
పరిధిలో
ప్రాజెక్ట్ మూడు భాగాలను కలిగి ఉంటుంది:
- మెటాడేటాతో సహా నిర్దిష్ట ఎంటిటీలతో ఆడియో డేటా.
- విభజన మరియు టైమ్ స్టాంపింగ్ వివరాలతో సంబంధిత లిప్యంతరీకరణ ఫైల్లు.
- ఎమోషన్ మరియు సెంటిమెంట్ ఉల్లేఖనాలు:
- ఆడియో ఎమోషన్: సంతోషంగా, తటస్థంగా, కోపంగా
- లిప్యంతరీకరణ సెంటిమెంట్: చాలా అసంతృప్తి, అసంతృప్తి, తటస్థ, సంతృప్తి, అత్యంత సంతృప్తి
సవాళ్లు
మాండలికాల వైవిధ్యం
ఆడియో డేటా ఖచ్చితంగా పేర్కొన్న మాండలికాలను (US, UK, ఆస్ట్రేలియన్ మరియు ఇండియన్) సూచిస్తుందని నిర్ధారించుకోవడం సవాలుగా ఉంటుంది. ఈ వర్గాలలోని వివిధ ప్రాంతాలు విభిన్న పదజాలం, స్వరాలు మరియు ఉచ్చారణను ఉపయోగించవచ్చు.
నైపుణ్యం అవసరం
ఎమోషన్ మరియు సెంటిమెంట్ కోసం ఆడియో మరియు ట్రాన్స్క్రిప్షన్లను ఉల్లేఖించడానికి, ప్రతి మాండలికం యొక్క సాంస్కృతిక సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు మరియు భాషా సూక్ష్మతలతో సుపరిచితమైన శిక్షణ పొందిన ఉల్లేఖకులు అవసరం.
భావోద్వేగాలు & సెంటిమెంట్ల సంక్లిష్టత
ఆడియో ఎమోషన్ & ట్రాన్స్క్రిప్షన్ సెంటిమెంట్ ఎల్లప్పుడూ సమలేఖనం కావు. ఉదాహరణకు, ఒక వ్యక్తి కోపంగా అనిపించవచ్చు కానీ వాస్తవానికి సంతృప్తిని వ్యక్తం చేయవచ్చు. ఉదా, "ఓహ్, అద్భుతం, నా సమస్యను పరిష్కరించలేని మరొక వ్యక్తి" వంటి వ్యంగ్య పదబంధాలలో వ్యంగ్య సంభాషణలను నిర్వహించడం భావోద్వేగం & సెంటిమెంట్ కోసం సరిగ్గా ఉల్లేఖించబడాలి.
ఆడియో నాణ్యత
ఆడియో రికార్డింగ్ల నాణ్యత మారవచ్చు, ఇది ట్రాన్స్క్రిప్షన్ ఖచ్చితత్వం మరియు భావోద్వేగ గుర్తింపును ప్రభావితం చేస్తుంది. నేపథ్య శబ్దం, అతివ్యాప్తి చెందుతున్న సంభాషణలు మరియు వివిధ రికార్డింగ్ పరికరాలు ముఖ్యమైన సవాళ్లను కలిగిస్తాయి.
ఖచ్చితంగా సంగ్రహించడం
భారీ ఉచ్ఛ్వాసాలు లేదా నిరాశకు సంబంధించిన ఇతర సంకేతాలు వంటి మౌఖిక సూచనల ద్వారా అసంతృప్తి.
సొల్యూషన్
అధునాతన నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) టెక్నిక్లను ఉపయోగించి, కింది పరిష్కారాలు అమలు చేయబడ్డాయి:
వివరాల సేకరణ
- 250 గంటల ఆడియో డేటా మాండలికం-నిర్దిష్ట కోటాలుగా విభజించబడింది.
- US ఇంగ్లీష్ (30% లేదా 75 గంటలు)
- UK ఇంగ్లీష్ (30% లేదా 75 గంటలు)
- ఆస్ట్రేలియన్ ఇంగ్లీష్ (20% లేదా 50 గంటలు)
- ఇండియన్ ఇంగ్లీష్ (20% లేదా 50 గంటలు)
- US, UK, ఆస్ట్రేలియా మరియు భారతదేశం నుండి స్థానిక యాస వినియోగదారులు.
- వాయిస్ ఎమోషన్ కోపంగా మరియు టెక్స్ట్ సెంటిమెంట్ అసంతృప్తిగా లేదా చాలా అసంతృప్తిగా ఉన్న సందర్భాల్లో ప్రత్యేక దృష్టితో విభిన్న స్వరాలను కలిగి ఉన్న ప్రసంగ నమూనాలు.
వచన వర్గీకరణ/ఉల్లేఖన
- నిర్దిష్ట వర్గాల ఆధారంగా భావోద్వేగాలు మరియు మనోభావాల ఉల్లేఖనం:
- ఆడియో ఎమోషన్: సంతోషంగా, తటస్థంగా, కోపంగా.
- లిప్యంతరీకరణ సెంటిమెంట్: అత్యంత అసంతృప్తి, అసంతృప్తి, తటస్థ, సంతృప్తి, అత్యంత సంతృప్తి.
- ప్రతి ఆడియో విభాగంలో ఒక ప్రాథమిక భావోద్వేగం మాత్రమే ఉంటుంది.
- సంభాషణలలో వివిధ ఆలస్యం విభాగాలు (2 నుండి 30 సెకన్ల వరకు) వర్తించబడతాయి.
- ఎడమ మరియు కుడి స్పీకర్ సమాచారం, సెంటిమెంట్ ట్యాగ్లు మరియు చివరి సెగ్మెంట్ సెంటిమెంట్తో సహా లిప్యంతరీకరణ ఫార్మాట్ JSON అవుట్పుట్ను అనుసరించింది.
క్వాలిటీ అస్యూరెన్స్
లిప్యంతరీకరణ ఖచ్చితత్వం:
- కనిష్టంగా 250 గంటల ఆడియో డెలివరీ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి:
- 90% ట్రాన్స్క్రిప్షన్ ఎర్రర్ రేట్ (TER) ఖచ్చితత్వం.
- 95% వర్డ్ రికగ్నిషన్ రేట్ (WER) ఖచ్చితత్వం.
QA ప్రక్రియ:
- డేటాసెట్ నుండి యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడిన నమూనాల రెగ్యులర్ ఆడిట్లు నిర్వహించబడ్డాయి.
- డేటాసెట్లో TER మరియు WERలను కొలవడానికి స్వయంచాలక సాధనాలను ఉపయోగించారు.
- ఫ్లాగ్ చేయబడిన విభాగాల యొక్క మాన్యువల్ సమీక్ష ఖచ్చితత్వ పరిమితులు చేరినట్లు నిర్ధారిస్తుంది.
ఫలితం
శిక్షణ డేటా ఆటోమేటెడ్ ఎమోషన్ మరియు సెంటిమెంట్ డిటెక్షన్ మోడల్ అభివృద్ధికి తోడ్పడుతుంది:
- కాల్ సెంటర్ పరస్పర చర్యలలో నిజ-సమయ భావోద్వేగ గుర్తింపు.
- వ్యంగ్యం లేదా అసంతృప్తి వంటి సంక్లిష్ట కేసులను మరింత సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం.
- భవిష్యత్ ప్రాజెక్ట్ల కోసం స్కేలబిలిటీ, పెరిగిన డేటా వాల్యూమ్లు మరియు మరిన్ని భాషలకు సులభంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది.
deliverables
- 250 గంటల ఆడియో ఫైల్లు (8 kHz PCM WAV ఆకృతిలో, మోనో)
- ట్రాన్స్క్రిప్షన్ ఫైల్లు (విభజన, సెంటిమెంట్ ట్యాగ్లు మరియు స్పీకర్ ఐడెంటిఫైయర్లతో)
- మెటాడేటా (ఆడియో వ్యవధి, స్పీకర్ వివరాలు మొదలైనవి)
మా కాల్ సెంటర్ డేటా ప్రాజెక్ట్ కోసం Shaipతో భాగస్వామ్యం చేయడం మా AI పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడంలో కీలకమైన ఘట్టం. US, UK, ఆస్ట్రేలియన్ మరియు ఇండియన్ అనే నాలుగు కీలక ఆంగ్ల మాండలికాలలో వారి బృందం 250 గంటల ఆడియో డేటాను నైపుణ్యంగా సేకరించి, ఉల్లేఖించింది - అత్యధిక నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ ప్రాంతాలలో భాషాపరమైన సూక్ష్మ నైపుణ్యాలపై శ్రద్ధ మా ప్రసంగ గుర్తింపు నమూనాల ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరిచింది. అదనంగా, సంక్లిష్ట డేటా ఉల్లేఖన ప్రాజెక్ట్లను నిర్వహించడంలో Shaip యొక్క నైపుణ్యం, స్కేల్లో విశ్వసనీయమైన, కంప్లైంట్ మోడల్లను రూపొందించడంలో మాకు సహాయం చేయడంలో కీలకంగా ఉంది.
