Abstrakt. Talrelaterade bearbetningsuppgifter har ofta hanterats med hjälp av konstruerade funktioner, även kallade handgjorda deskriptorer. Dessa funktioner har oftast optimerats genom åren av forskarsamhället som ständigt söker efter de mest meningsfulla, robusta och kompakta ljud representationer för den specifika domänen eller uppgiften. Under de senaste åren har ett stort intresse uppstått för att utveckla arkitekturer som kan lära sig av sig själva sådana funktioner, vilket förbigår den nödvändiga ingenjörsinsatsen. I detta arbete utforskar vi möjligheten att använda Convolutional Neural Networks (CNN) direkt på råa ljudsignaler för att automatiskt lära sig meningsfulla funktioner. Dessutom studerar vi hur väl de inlärda dragen generaliserar för en annan uppgift. För det första utbildas en CNN-baserad kontinuerlig konfliktdetektor på ljud som extraheras från televiserade politiska debatter på franska. Sedan, samtidigt som vi behåller tidigare inlärda funktioner, anpassar vi de sista skikten i nätverket för att rikta in sig på ett annat koncept genom att använda helt orelaterade data. Konkret förutspår vi självrapporterad kundnöjdhet genom samtal på spanska. Rapporterade resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt, med hjälp av rå ljud, får liknande resultat än ett CNN med hjälp av klassiska Mel-skala filterbanker. Dessutom visar inlärningsöverföringen från uppgiften att upptäcka konflikter till tillfredsställelse förutsägelser en framgångsrik generalisering av de inlärda funktionerna genom den djupa arkitekturen.
En Convolutional Neural Network (CNN) baserad end-to-end arkitektur för kundnöjdhet förutsägelse från kontaktcenter telefonsamtal använder konfliktdetektering som en extra uppgift att initiera nätverksvikterna REF.
Automatic Speech Feature Learning for Continuous Prediction of Customer Satisfaction in Contact Center Phone Calls
{'venue': 'IberSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}