Macary, Manon
[Author]
;
Le Mans
[Contributor];
Estève, Yannick
[Contributor]
Analyse de données massives en temps réel pour l’extraction d’informations sémantiques et émotionnelles de la parole ; Massive and real-time data analysis in order to extract semantic and emotional information from speech
You can manage bookmarks using lists, please log in to your user account for this.
Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Text
Title:
Analyse de données massives en temps réel pour l’extraction d’informations sémantiques et émotionnelles de la parole ; Massive and real-time data analysis in order to extract semantic and emotional information from speech
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Les centres d'appels reçoivent tous les jours des milliers de coups de téléphone permettant de faire le lien entre des clients et des conseillers. Ainsi, de nombreuses informations peuvent être extraites de ces conversations, dont l'aspect émotionnel.Cette thèse CIFRE a été réalisée en collaboration avec l’entreprise Allo-Media qui est spécialisée dans l'analyse automatique de conversations téléphoniques de centre d'appels. Concrètement, elle met en place des relevés d'information sur différents aspects de la conversation en indexant ces informations pour permettre un traitement automatique des données. L’entreprise cherche à enrichir ses annotations avec une solution innovante permettant de rajouter un aspect émotionnel en adéquation avec le contexte de la relation clientèle afin d'alerter sur les points saillants de la conversation.Cette thèse tente donc de répondre à plusieurs problématiques : (i) tout d'abord la définition de l'émotion de satisfaction et de frustration dans la parole, (ii) la mise en place d'une reconnaissance automatique de ces émotions de façon continue tout au long de la conversation et (iii) des méthodes d'évaluation de ces systèmes automatiques.Les contributions de cette thèse sont : (i) la construction d’un corpus à partir de données réelles, annoté de façon continue en satisfaction et frustration, (ii) la mise en place de différentes stratégies pour construire un système de reconnaissance automatique utilisant des réseaux de neurones profonds en nous comparant à l'état de l'art, (iii) l’exploration de la dissociation des aspects acoustique et linguistique des conversations afin d'améliorer nos systèmes de reconnaissance et enfin (iv) la mise en place d’une évaluation nuancée de ces systèmes. ; Call centers receive thousands of calls every day in order to connect clients and agents. Thus lots of information can be extracted from these conversations, including the emotional aspect of the speakers.This CIFRE thesis was carried out in collaboration with the Allo-Media company, that is ...