Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter

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1 Einleitung Forschungsbeitrag Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter Projekt CoachOST Dipl.-Wirtsch.-Inf. Mathias Walther Prof. Dr. Taïeb Mellouli Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Operations Research Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg 17. (IT) 2, Halle/Saale, M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 1

2 Einleitung Forschungsbeitrag Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Operations Research Inhaber: Prof. Dr. Taïeb Mellouli Entwicklung und praktischer Einsatz optimierender und heuristischer Methoden des Operations Research quantitative Methoden, mathematische Optimierung mathematische Modellierungstechniken wissensbasierte Systeme, künstliche Intelligenz Problemlösungs- und Lernstrategien M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 2

3 Einleitung Forschungsbeitrag Gliederung Einleitung Motivation Ziele Grundidee Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 3

4 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee CoachOST Ziel Entwicklung einer Coaching-Software für die Optimierung von Sprechausdrucksmerkmalen in der Telekommunikation Gemeinsames Forschungs- und Entwicklungsprojekt itcampus Software- und Systemhaus GmbH Seminar für Sprechwissenschaft, MLU Halle-Wittenberg Institut für Unternehmensführung und Unternehmensforschung e. V., MLU Halle-Wittenberg Institut für Wirtschaftsinformatik und Operations Research, MLU Halle-Wittenberg M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 5

5 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Motivation Aktuelle Situation in Callcentern Anzahl der Angestellten in Callcentern wächst stetig im Jahr 2001, aktuell ca (nur Deutschland) Qualitätsmanagement ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für Callcenter, da es vom Auftraggeber gefordert wird steigende Call-Volumina Coach bewertet Stichproben von Agentengesprächen im Verhältnis 2:100 Kosten für Schulung/Beratung und Recruiting steigen ca. 10 Mio Euro pro Jahr bei großen Firmen/Institutionen (z. B. Krankenkassen) Kundenzufriedenheit von großer Bedeutung Nur ein gut ausgebildeter und motivierter Mitarbeiter kann erfolgreiche Gespräche führen M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 6

6 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Arbeiten des Qualitätsmanagements Abhören der Gespräche Ausfüllen des Feedback-Bogen aus M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 7

7 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Softwareunterstützung Aktuell eingesetzte Softwarelösungen bieten lediglich statistische Auswertungen der Gespräche Automatische Gesprächsbewertungen auf Rhetorik- und Ausdrucksebene finden nicht statt Hindernisse Keine wissenschaftliche Fundierung der Coaching-Methoden Fehlendes Wissen über kausalen Beziehungen zwischen den messbaren spektralen Merkmalen und der Wahrnehmung Rechenintensive Verarbeitung großer Datenmengen notwendig M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 8

8 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Ziele Wissenschaftliche Ziele Untersuchung rhetorischer und phonetischer Merkmale in der professionellen Telefonie Erstellung eines Konzepts zum Training der Mitarbeiter Entwicklung und Optimierung von mathematischen Modellen zur Erkennung der stimmlichen Merkmale und Bereitstellung von Algorithmen für die Entwicklung der Hardund Software Wirtschaftliche Ziele Entwicklung einer Hard- und Softwarelösung zur Sprachanalyse für Callcenter (Qualitätsmanagement) Abbildung und Visualisierung von stimmlichen Merkmalen sowie Überführung in eine Coaching-Komponente M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 9

9 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Wissenschaftliche Ziele Entwicklung von Methoden zur automatischen Klassifikation der multidimensionalen Sprechwirkung mit Hilfe von Algorithmen Teilziele: 1. Überprüfung von Hypothesen über den Zusammenhang von auditiven Merkmalen und Sprechwirkung Grundlagen Zuordnung von u. a. (Frequenz-)Merkmalen zu auditiven Merkmalen geeignete Erklärung des subjektiven Hörempfindens Ableitung von objektiven Bewertungsschemata 2. Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems zum Einsatz in Callcentern M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 10

10 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Stark vereinfachtes Beispiel É Bestimmung von Merkmalen (z. B. statistische Größen der Grundfrequenz F0, σf0, min(f0 )) É Erlernen und computerbasiertes Erkennen des Musters É Modell für das Beispiel: IF F0 > 20 THEN schlechtes Gespräch M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 11

11 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Gesamtmodell Höreindruck/Bewertung Persönlichkeit Sprechausdruck Emotionen? zunehmende Abstraktion bessere Datengrundlage Modell Modell Modell Modell temporale Merkmale und Frequenzmerkmale z. B.: F 0, σ(f 0 ), min(f 0 ), I, max(i), etc. M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 12

12 Einleitung Forschungsbeitrag Motivation Ziele Grundidee Stand der Forschung Erkennung von Emotionen Automatische Erkennung von Emotionen aktuelles Forschungsgebiet in der Mensch-Maschine-Interaktion Grundlegende Emotionen stehen im Vordergrund Freude, Angst, Wut, Ärger und Neutral Anwendung von Techniken des Data-Mining und der Mustererkennung Support-Vector-Machines, künstliche neuronale Netze Erkennungsraten im Bereich menschlicher Vergleichsgruppen (ca. 75%) neutraler Ausdruck wird recht gut erkannt Methoden können auf neue Daten angewendet werden M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 13

13 Einleitung Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten Datengrundlage Gesamtkorpus mit ca. 800 vollständigen realen Gesprächen aus verschiedenen Callcentern Ca. 200 kommen für die weitere Untersuchung in Frage Sprechwissenschaftler entwickeln neuartigen Merkmalskatalog für die wissenschaftliche Bewertung von Callcentergesprächen Kategorien: u. a. Natürlichkeit, Emotionalität, stimmliche Merkmale Professionelle Hörer markieren und bewerten Gespräche Insgesamt ca einzelne Abschnitte M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 15

14 Einleitung Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten Markierte Abschnitte eines Gesprächs Bewertung Gesamtgespräch Bewertung Gesprächsphasen B g B 1 B 2 B n Ebene n c d... Ebene 1 (Silbe) a b b Audiodatei Zeit Phasen und Ebenen im zeitlichen Verlauf Bewertung Gesamtgespräch B g M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 16

15 Einleitung Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten Modell für Sprechstimmlage korrekt klassifizierte Instanzen: 87,30% (213/330) nicht korrekt klassifizierte Instanzen: 12,70% (31/330) Erraten der richtigen Klasse (1 aus 2): 50% Legende: F0final_sma_amean Klasse (Instanzen) > pcm_loudness_sma_iqr1-3 mfcc_sma_de[8]_amean > > mfcc_sma[14]_pctlrange0-1 hoch (7.0) logmelfreqband_sma[3]_skewness hoch (73.0) > > lspfreq_sma_de[5]_linregerrq hoch (6.0) F0finEnv_sma_upleveltime75 niedrig (5.0) > > niedrig (105.0) voicingfinalunclipped_sma_de_maxpos niedrig (4.0) hoch (36.0) 91 niedrig (6.0) > 91 hoch (2.0) M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 17

16 Einleitung Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten Übertragung auf Annotationsebenen des Gesprächskorpus Bewertung Gesamtgespräch Bewertung Gesprächsphasen B g B 1 B 2 B n Ebene n c d... Ebene 1 (Silbe) a b b Audiodatei Zeit Prognose der stimmlichen Merkmalen aus Frequenzmerkmalen Bewertung Gesamtgespräch B g M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 18

17 Einleitung Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten Bestimmung eines Eingriffszeitpunktes Verfahren lassen sich nur auf kurze Äußerungen anwenden Gespräch ist dynamisch und entwickelt sich über die Zeit Bewertung und Prognose des Gesprächsverlaufs wichtig Aus Verlauf der Klassifizierung und der Gesamtbewertung kann eine Vorhersage über den Gesprächserfolg erlernt werden Festlegung eines Schwellwertes (z.b. 10% Erfolgschancen) Bestimmung des Eingriffszeitpunktes t prognostizierter Gesprächsverlauf Bewertungsverlauf... Eingriff Zeit t M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 19

18 Einleitung Forschungsbeitrag Modellierung Neue Modelle Anwendungsmöglichkeiten Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Ich freue mich auf Ihre Fragen. M. Walther, T. Mellouli Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter 20

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