May, 2023

日本客服中心中处理客户投诉和倾听时的同情对话语料库

PDF
TL;DR该论文描述了一个新的电话中心情境下的日语语音语料库 CALLS，用作同情对话语音合成的训练集。同时，它还分析了 CALLS 和现有的 STUDIES 语料库之间的差异，并探究了训练合成语音时这些差异的影响。
发现论文，激发创造
  • 面向友好语音代理的日语共情对话语料库研究

    介绍了一种新的语音语料库 STUDIES，用于开发一种语音代理程序，可以友好地说话，并通过将 “共情对话” 行为纳入口语对话系统来开发可以更自然地响应用户的声音代理程序。通过将交际者的情感标签和会话上下文嵌入到文本到语音合成中，可以产生与使用代理的情感标签合成的语音相同程度的自然度。

    Mar, 2022

  • ClovaCall：面向目标的韩语对话语音语料库，用于联系中心的自动语音识别

    本研究介绍了一个新的大规模韩语呼叫语音语料库并证实其有效性。该语料库是在餐厅预订领域下针对目标导向的对话情境带来的，包括近 11,000 人的超过 60,000 个短语和其相应的语音表达。同时，该研究通过两个标准 ASR 模型对 ClovaCall 数据集进行了密集实验，并通过网络公开了相关数据集和基准源代码。

    Apr, 2020

  • 口语客服对话中用户请求和抱怨的预测

    该研究通过使用 HealthCall 数据集，评估了自动预测用户请求类型和检测投诉等两项客户关系管理任务，并探索了 14 种特征集作为输入。结果显示，语言特征总是提供最佳结果，并且 Wav2Vec 2.0 特征似乎比 ComPaRe16 特征更适用于这两项任务。嗓音互动特征在使用仅六个特征时在投诉任务上取得了 57% 的成果。

    Jul, 2022

  • 推进语音翻译：普通话 - 英语电话会话语料库

    本文介绍了英语翻译，适用于部分通话家庭普通话数据和香港科技大学普通话电话语音数据的语音翻译任务。研究表明，将通用翻译模型微调为普通话 - 英语对话电话语音训练集可以使目标领域 BLEU 提高 8 个百分点以上，突显了配对训练数据的重要性。

    Mar, 2024

  • 建立一个包含表达和经验情感标注的对话语料库

    本文介绍了一种使用两种不同情绪注释的对话语料库构建方法，并讨论了该方法在日语对话语料库上的效果。研究结果表明，辨别说话者和听话者情绪有困难，使用多任务学习可以提高情绪辨识能力。

    May, 2022

  • 商务对话语料库设计

    本文旨在通过引入一个新构建的日英商务会话平行语料库，提高会话文本的机器翻译质量，并分析了该语料库，列举了自动翻译的具有挑战性的实例。同时，本文还试图将语料库添加到机器翻译训练中，并展示了基于该语料库训练的系统的优势。

    Aug, 2020

  • 呼叫中心对话中语音连续情绪识别的声学和语言表征

    本研究旨在自动检索实际呼叫中心对话中的满意度和挫折情绪，并侧重于持续追踪客户满意度以改善客户服务的工业应用。使用预训练的语音表示作为迁移学习形式，对 AlloSat 语料库进行了探索。实验结果确认了使用预训练特征可获得的性能大幅提升，并发现语言内容在满意度预测中起着明显的主导作用，并且对未知数据的泛化能力更强。此外，融合声学和语言模态的优势并不明显。该研究还探讨了性能变异性的问题，并试图从不同的视角估计此变异性：权重初始化、置信区间和注释主观性。对语言内容进行了深入分析，研究了能够解释语言模态在此任务中高贡献的可解释因素。

    Oct, 2023

  • 跨语言再演绎的对话

    报告介绍了一种协议以收集跨语言韵律映射和其他改善语音翻译的方法，包括收集语言之间紧密匹配的话语对的、数据收集的描述，以及一些相关的观察和思考。此报告面向使用语料库，扩展语料库和设计类似的双语对话数据收集的人。

    Nov, 2022

  • 联系中心领域语音对话分析的综合方法

    本文描述了一个使用 Kaldi 框架的语音文本处理方法，在不同的语义标记方法中选择组合机器学习模型，并使用决策树进行标记的实验。结果表明，该方法提供了更好的性能和更可解释的模型，对数据准备的复杂性做出了改进，能够对联系中心的运营产生潜在影响。

    Mar, 2022

  • JVS 语料库：免费的日本多说话人语音语料库

    本文介绍了日语语音库 JVS 的构建过程和规格，并概述了其在话音合成、语音转换和多人训练等方面的研究应用。

    Aug, 2019