本发明涉及人工智能与客户服务，具体地说涉及一种基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法及系统，通过集成语音、文本、面部表情以及非言语行为等多种模态信息，实现高效、精准的情感分析，以优化客户服务体验和管理效率。
背景技术：
1、随着人机交互的日益频繁，客户服务领域对于情感识别的需求愈发迫切。传统的情感识别系统大多依赖单一模态信息(如仅语音或文字)，这限制了其对复杂情感的准确捕捉能力，尤其是在客服场景下，单一模态往往无法全面反映客服人员的真实情绪状态。
2、综上，开发一种能够融合多模态信息，有效识别并分析客服人员情感状态的技术成为当务之急。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是提供一种基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法及系统，融合了多种信息渠道(如语音、文本、面部表情、肢体语言等)来分析和理解客服人员在服务过程中的情感状态的技术，通过整合多种信息源，利用先进的算法和模型，提升情感识别的精确度和实用性，进而改善客户服务质量和管理效率。
2、为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
3、一种基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，包括以下步骤：
4、(1)多模态数据采集与预处理
5、收集来自不同渠道的数据，包括声音、文字、视频数据，并进行初步的清洗和格式化，以便后续处理；
6、(2)多模态特征提取与融合计算
7、通过应用机器学习和人工智能技术，从预处理后的数据中提取关键特征，并将这些特征进行融合，以获得更全面的情感表达信息；
8、(3)情感识别与分析计算
9、利用已经提取和融合的特征，通过情感分析模型来识别和判断客服人员的情绪状态；
10、(4)实时情感监测与结果反馈
11、实时监测并分析客服人员的情感状态，并及时给出反馈，以便于管理人员及时介入和调整；
12、(5)数据信息可视化分析展示
13、将识别和分析的结果通过图表、仪表盘的形式直观地展示出来，帮助管理人员更直观地理解数据；
14、(6)数据资源存储
15、将所有收集到的数据和计算结果需要被安全地存储，以便于未来的分析和审计；
16、(7)数据安全与隐私保护
17、在整个过程中，必须确保数据的安全性和个人隐私的保护，遵守相关的法律法规。
18、进一步的，步骤1中预处理步骤包括数据清洗、数据标准化、数据同步、数据切分；
19、数据清洗：移除无效或错误的数据；
20、数据标准化：将数据转换为统一的格式或尺度；
21、数据同步：因为不同模态数据的采集可能存在时间上的不同步，需要对其进行时间对齐；
22、数据切分：将连续的数据流切分为更小的单元，包括对话片段、视频帧，以便于分析；
23、进一步的，多模态特征提取包括：
24、a.音频特征提取：使用音频处理技术提取声音的梅尔频率倒谱系数、频谱特征和语调；
25、b.文本特征提取：使用自然语言处理技术提取文本的情感倾向、关键词和语法结构等；
26、c.视觉特征提取：使用计算机视觉技术提取面部表情、肢体动作和头部姿态；
27、融合计算包括：
28、a.特征选择：从提取出的特征中选择最具有区分度的特征；
29、b.特征变换：使用主成分分析技术降低特征维度；
30、c.特征融合：使用早期融合、晚期融合或模型级融合技术将不同模态的特征合并；
31、进一步的，步骤3中选择合适的深度学习模型transformer，使用标注好的数据集来训练transformer模型，数据集中的样本包括特征和对应的情感标签，之后通过交叉验证方法评估transformer模型的性能，并进行超参数调优；在模型训练完成后，使用该transformer模型来识别新的数据样本的情感状态，首先将新样本的特征输入到训练好的transformer模型中，之后模型输出对应的情感状态或情感概率分布，最后根据输出的结果，进一步分析客服人员的情感变化趋势，提供实时的情感反馈。
32、进一步的，步骤4中实时地接收和处理来自客服人员的多模态数据流并实时提取特征，可能需要使用高效的特征提取算法来保证实时性；在实时数据流处理完成后，系统使用之前训练好的情感识别模型transformer来监测客服人员的实时情感状态，并提供即时反馈，这包括：
33、a.将实时特征输入到情感识别模型中；
34、b.实时输出情感状态或情感概率分布；
35、c.设定阈值或规则来识别情感状态的显著变化，如情绪波动过大或持续负面情绪；
36、d.通过用户界面或短信通信方式，向客服人员或管理人员提供实时反馈和报告。
37、进一步的，步骤7具体通过以下方式进行：
38、a.确定数据访问权限和控制机制，以确保只有授权人员能够访问敏感数据；
39、b.网络安全控制措施，以防止未授权的访问和数据泄露；
40、c.隐私保护措施实施，在数据安全策略制定完成后，实施隐私保护措施以保护客服人员的隐私。
41、本发明还提供了一种基于多模态数据融合的客服人员情感识别系统，用于执行上述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，包括以下模块：
42、多模态数据采集与预处理模块：与用户终端、主控模块连接，用于从不同的源头收集语音、文本、面部表情等多源数据，并对收集到的数据进行初步处理；
43、主控模块：作为系统的核心控制单元，负责协调各模块之间的交互，同时执行包括系统初始化、任务调度、资源分配以及异常处理的核心功能；
44、多模态特征提取与融合模块：用于从预处理后的数据中提取高维特征，包括音频的mfcc、文本的情感标签、面部表情的au，通过特定的算法融合这些特征，以便于更全面的情感分析；
45、情感识别与分析计算模块：利用深度学习模型，基于融合后的多模态特征来识别和分析客服人员的情感状态，包括情感分类、情感强度估计、情感变化趋势分析的功能；
46、数据可视化显示模块：用于将情感识别的结果和分析过程以图表、仪表盘等形式展现，便于管理人员实时监控和理解客服情绪动态；
47、数据存储模块：存储原始数据、预处理结果、特征向量及情绪分析报告，并支持查询和历史数据追溯，确保数据的长期可访问性；
48、数据安全与隐私保护模块：用于按照国家的信息安全保护要求，确保数据在采集、处理、存储及传输过程中的安全性与合规性；实施加密、访问控制、数据脱敏的策略，以保护个人隐私和数据安全；
49、实时情感状态监测与反馈模块，用于实时监测并分析客服人员的情感状态，并及时给出反馈，以便于管理人员及时介入和调整。
50、本发明的优点在于：
51、本发明通过多模态信息的综合分析，融合了多种信息渠道(如语音、文本、面部表情、肢体语言等)来分析和理解客服人员在服务过程中的情感状态的技术，通过综合处理不同模态的数据，提高情感识别的准确性和鲁棒性，从而帮助管理者更好地理解客服人员的工作压力、情绪变化和服务质量，进而优化客服管理、提升客户体验。在数字经济背景下具有较高的实用价值和市场前景，是智能客户服务领域的一项重要技术创新。
1.一种基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于：步骤1中预处理步骤包括数据清洗、数据标准化、数据同步、数据切分；
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于；
4.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于：步骤3中选择合适的深度学习模型transformer，使用标注好的数据集来训练transformer模型，数据集中的样本包括特征和对应的情感标签，之后通过交叉验证方法评估transformer模型的性能，并进行超参数调优；在模型训练完成后，使用该transformer模型来识别新的数据样本的情感状态，首先将新样本的特征输入到训练好的transformer模型中，之后模型输出对应的情感状态或情感概率分布，最后根据输出的结果，进一步分析客服人员的情感变化趋势，提供实时的情感反馈。
5.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于：步骤4中实时地接收和处理来自客服人员的多模态数据流并实时提取特征，可能需要使用高效的特征提取算法来保证实时性；在实时数据流处理完成后，系统使用之前训练好的情感识别模型transformer来监测客服人员的实时情感状态，并提供即时反馈，这包括：
6.根据权利要求1所述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于，步骤7具体通过以下方式进行：
7.一种基于多模态数据融合的客服人员情感识别系统，用于执行如权利要求1-6任一项所述的基于多模态数据融合的客服人员情感识别方法，其特征在于，包括以下模块：
