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基于ASR的呼叫中心实现及客户分类研究

作　者: 吴华玉
导　师: 仲崇权
学　校: 大连理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 呼叫中心语音卡自动语音识别客户分类 BP神经网络
分类号: TN99
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

随着中小型企业实施客户关系管理(CRM)的进程,呼叫中心作为企业与客户的统一接触点,建立功能完善的呼叫中心是增强企业竞争力的重要手段之一,其中交互式语音应答(IVR)系统是呼叫中心的重要组成部分。为了增强系统可扩展性,交互式语音应答(IVR)系统采用与具体工作流程无关的开发方案,建立了IVR系统设计框架。框架采用TreeView控件显示工作流程,该控件由节点集组成,每一个节点表示工作流程的一步操作。结构设计模块实现了节点的添加、删除;内容设计模块指定了各个节点的操作类型和操作参数;执行模块将由TreeView控件表示的工作流程转换成语音卡控制程序;管理模块对多个工作流程进行管理。对酒店信息管理系统功能进行分析,实现了入住登记、结账、酒店信息查询与修改等功能,并在上述设计框架上实现了酒店呼叫中心的功能,包括电话留言、迷你酒吧、叫醒服务及房间状态更新。针对用户通过电话按键与IVR系统交互的不足,研究了基于离散隐马尔可夫(DHMM)的孤立词ASR算法。在语音端点检测研究中,分析了短时自相关函数最大值和LPC距离对有声段和无声段的区分度,实验结果证明前者能更好地区分有声段和无声段,实现了基于短时自相关函数的双门限端点检测算法;研究了两种常用的语音特征参数线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel倒谱系数(MFCC)的提取方法;详细分析了基于DHMM的孤立词识别系统的训练和识别过程。最后给出试验结果及分析,并将ASR算法应用于IVR系统中,实现了具有语音识别功能的IVR系统。CRM的核心是以客户为导向,针对不同的客户提供个性化的服务,客户分类是实施CRM的关键技术。呼叫中心为企业收集和积累了大量客户数据,利用客户现有数据可进行客户分类。本文提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进的BP神经网络算法,该算法首先对原始数据进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络的初始权重和阈值。最后将改进的BP神经网络用于客户分类,取得了良好的分类效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-15
  1.1 基本概念  9-11
    1.1.1 呼叫中心  9
    1.1.2 自动语音识别  9-10
    1.1.3 客户分类  10-11
  1.2 国内呼叫中心发展现状  11-12
  1.3 本文研究背景和意义  12-13
  1.4 本文的主要工作  13-15
2 酒店呼叫中心的实现  15-35
  2.1 IVR系统设计  15-17
    2.1.1 硬件连接  15
    2.1.2 软件开发总体设计  15-16
    2.1.3 软硬件平台选择  16-17
  2.2 IVR的实现  17-27
    2.2.1 数据库设计  17-18
    2.2.2 结构设计模块的实现  18-21
    2.2.3 内容设计模块的实现  21-24
    2.2.4 执行模块的实现  24-26
    2.2.5 管理模块的实现  26-27
  2.3 酒店呼叫中心的实现  27-34
    2.3.1 酒店呼叫中心功能分析  27-28
    2.3.2 数据库设计  28-29
    2.3.3 酒店呼叫中心的实现  29-34
  本章小结  34-35
3 ASR算法研究及其在IVR系统中的应用  35-54
  3.1 语音识别原理及系统组成  35-36
  3.2 端点检测  36-41
    3.2.1 端点检测参数选择  36-39
    3.2.2 基于短时自相关函数的双门限端点检测算法  39-41
  3.3 特征提取  41-43
    3.3.1 LPCC特征参数  41
    3.3.2 MFCC特征参数  41-43
  3.4 基于离散隐含马尔可夫模型的ASR算法  43-49
    3.4.1 HMM基本概念  43-44
    3.4.2 DHMM的三个基本问题  44-46
    3.4.3 DHMM训练过程  46-48
    3.4.4 DHMM识别过程  48-49
  3.5 试验结果  49-51
  3.6 基于ASR的IVR系统的实现  51-52
  本章小结  52-54
4 客户分类方法的研究  54-62
  4.1 改进BP神经网络算法的提出  54
  4.2 改进BP神经网络算法的实现  54-58
    4.2.1 数据预处理  55-56
    4.2.2 遗传算法优化  56-58
  4.3 改进BP神经网络用于客户分类  58-61
  本章小结  61-62
结论  62-64
参考文献  64-66
附录A 东进D081A模拟语音卡软件开发包的函数表  66-68
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  68-69
致谢  69-70

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