雖然Matthew Fernandez 和Akash Krishnan兩人才剛到法定開車的年齡，但是他們已經(jīng)發(fā)明了一個能夠聽懂人類語言，并監(jiān)測人類說話情緒的算法。
現(xiàn)在，這兩個小伙兒利用自己的算法創(chuàng)立了一家名為Simple Emotion的公司，試圖利用人工智能技術(shù)顛覆呼叫中心行業(yè)。
不管是人工客服，還是機器人助手，只要無法領(lǐng)會用戶意圖肯定會帶來糟糕的客戶服務(wù)體驗，引發(fā)顧客投訴，這種緊張關(guān)系勢必會造成客戶流失，繼而影響企業(yè)發(fā)展。
Fernandez 和Krishnan兩人在高中讀書時啟動了這個AI項目的開發(fā)，他們希望能用自己開發(fā)的AI算法識別人類說話時所傳達的情緒，并且為坐席代表提供實時反饋。這些信息能幫助人工坐席為顧客提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗，也能達到企業(yè)高水準(zhǔn)的培訓(xùn)目的。
Simple Emotion人工智能算法可以監(jiān)測說話時的聲學(xué)特征，比如發(fā)音頻率，聲音高低，以及語氣的變化等，然后該算法會和一個聲音和語氣數(shù)據(jù)庫進行比對，通過找到最相似的情緒類型識別出說話者的真實情緒。
Fernandez和Krishnan從數(shù)據(jù)庫內(nèi)挑選了專門表達情緒的音頻文件，作為樣例訓(xùn)練他們的算法識別不同的情緒聲音。目前，Simple Emotion人工智能算法已經(jīng)可以理解識別30-40種不同類型的情緒了。
利用Simple Emotion算法，企業(yè)可以進行語音分析，或是通過應(yīng)用程序接口直接將該算法整合到企業(yè)自己的客戶服務(wù)工具里。
那么問題來了，為什么兩個16歲的孩子會決定開發(fā)AI算法呢？
“我們看了科幻電影《我，機器人》，從其中的一句臺詞受到了啟發(fā)，”Fernandez說道，如今的他很快就要從斯坦福大學(xué)畢業(yè)了。這句臺詞就是機器人桑尼對威爾史密斯說的：“我從你的聲音里看出你壓力很大。”
“我們開始搜索關(guān)于情緒監(jiān)測的資料，”Fernandz補充說，“實際上，這個領(lǐng)域并不成熟，因此我們決定自己開發(fā)算法。”
Fernandez和 Krishnan在完成家庭作業(yè)之后，便開始閱讀學(xué)習(xí)相關(guān)研究論文，在項目最終完成了時他們編寫了30頁文檔代碼和60頁的論文來解釋這個算法是如何運作的。兩人更是獲得了西門子MST科學(xué)獎——算是最具影響力的高中生國家級獎項了。
雖然兩人進入了大學(xué)深造（Fernandez 在斯坦福大學(xué)，Krishnan在麻省理工學(xué)院），但是他們還是繼續(xù)不斷優(yōu)化Simple Emotion人工智能語音情緒算法，投入的精力甚至超過了各自在學(xué)業(yè)上的時間。
實際上，Simple Emotion并不是行業(yè)內(nèi)第一個評估顧客情緒的人工智能算法，但是 Fernandez 和Krishnan認(rèn)為，他們的算法是最準(zhǔn)確的，因為它是直接評估語音數(shù)據(jù)的。
其他的情緒評估算法，基本上都是現(xiàn)將語音轉(zhuǎn)換成文本，然后通過搜索關(guān)鍵字來識別情緒。由于準(zhǔn)確度不高，企業(yè)往往需要投入人力去抽查電話錄音，評估客服服務(wù)質(zhì)量，這無疑會讓企業(yè)增加更多成本。而且，就算通話結(jié)束之后給顧客發(fā)送問卷調(diào)查，很多顧客也基本上不會填寫。
