CN108694372A - 一种视频直播客服态度评价方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视频直播客服态度评价方法，通过获取客服在直播过程中的图像数据以及语音数据并对所述的图像数据以及语音数据进行数据处理，通过统计分析建立一个客观的客服态度评价***。本发明能够显著提高对于直播客服态度评价的效率，此外还能够相对客观的对客服的评价，提供更加客观的评分。
Description
技术领域
本发明涉及互联网直播技术领域，尤其涉及一种视频直播客服态度评价方法及装置。
背景技术
目前，随着网络通信技术的进步和带宽网络的提速，网络直播技术得到越来越多的应用和发展。当直播应用到客服上面而不是仅仅局限于电话时，受到大多数用户的欢迎，但是对于客服服务态度的评价却是很低效，所以需要一种方法去对客服进行客观高效的评价。
现有技术中常用的评价方式为直播评分，即在客服直播结束后，由客户对客服的直播进行打分，***根据客户打分取出平均值或者中位数后为客服的态度评价。不过在实际的应用中，客户打分意愿低，统计数据不完整。按照目前的方案，需要对用户进行积分奖励，或者其他奖励，客户才会进行评价，而且评价有可能并不客观，受主观影响较大。效率比较低下，每一次直播完成之后都需要进行一次评分，过程比较繁琐。有可能会出现刷评分现象，客户能在直播将近结束的时候进入直播间进行评价。
还有一种常见的评价方式为根据礼物数量进行客服态度评价，即在整一个直播过程中，根据礼物或者打赏的数量对客服态度进行评价。然而，礼物或者打赏数量并不能真实的反映客服态度的好坏。目标客户的不同，送礼或者打赏的情况会有所不同。
有鉴于此，有必要提出对目前的直播客服态度评价技术进行进一步的改进。
发明内容
为解决上述至少一技术问题，本发明的主要目的是提供一种视频直播客服态度评价方法。
为实现上述目的，本发明采用的一个技术方案为：提供一种视频直播客服态度评价方法，所述视频直播客服态度评价方法包括：
S10、获取直播中客服的图像数据和音频数据；
S20、对所述图像数据进行特征识别，并通过统计分析得到客服的图像友好度；
S30、对所述音频数据进行语音识别以及情感分析，并通过统计分析得到客服的语音友好度；
S40、对所述图像友好度和语音友好度进行加权计算得到所述客服的服务友好度。
其中，所述步骤S20，具体包括：
S201、对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数；
S202、计算客服的图像友好度，所述图像友好度为微笑帧数/总帧数。
其中，所述步骤S30，具体包括：
S301、将所述音频数据通过语音文本转换成文本数据；
S302、提取所述文本数据中所有的形容词，并通过语义判断每个形容词是否为正面形容词，若是则统计入正面形容词数；
S303、计算客服的语音友好度，所述的语音友好度为正面形容词数/总形容词数。
其中，所述步骤S40中，具体包括：
对所述客服的图像友好度和语音友好度按照权值占比依次为70％和30％计算得到客服的服务友好度。
其中，所述步骤S10中，具体包括：
S101、获取直播中客服的视频数据；
S102、将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；
S103、提取视频数据中的音频数据，并提取其中客服的音频数据。
为实现上述目的，本发明采用的另一个技术方案为：提供一种视频直播客服态度评价装置，所述视频直播客服态度评价装置包括：
获取模块，用于获取直播中客服的图像数据和音频数据；
第一统计分析模块，用于对所述图像数据进行特征识别，并通过统计分析得到客服的图像友好度；
第二统计分析模块，用于对所述音频数据进行语音识别以及情感分析，并通过统计分析得到客服的语音友好度；
加权计算模块，用于对所述图像友好度和语音友好度进行加权计算得到所述客服的服务友好度。
其中，所述第一统计分析模块，具体包括：
第一统计模块，用于对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数；
第一计算模块，用于计算客服的图像友好度，所述图像友好度为微笑帧数/总帧数。
其中，所述第二统计分析模块，具体包括：
转换模块，用于将所述音频数据通过语音文本转换成文本数据；
第二统计模块，用于提取所述文本数据中所有的形容词，并通过语义判断每个形容词是否为正面形容词，若是则统计入正面形容词数；
第二计算模块，用于计算客服的语音友好度，所述的语音友好度为正面形容词数/总形容词数。
其中，所述加权计算模块，具体用于：
对所述客服的图像友好度和语音友好度按照权值占比依次为70％和30％计算得到客服的服务友好度。
其中，所述获取模块具体包括：
视频获取模块，用于获取直播中客服的视频数据；
图像获取模块，用于将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；
音频获取模块，用于提取视频数据中的音频数据，并提取其中客服的音频数据。
本发明提供了一种视频直播客服态度评价方法，通过获取客服在直播过程中的图像数据以及语音数据并对所述的图像数据以及语音数据进行数据处理，通过统计分析建立一个客观的客服态度评价***。本发明能够显著提高对于直播客服态度评价的效率，此外还能够相对客观的对客服的评价，提供更加客观的评分。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明一实施例的一种视频直播客服态度评价方法的方法流程图；
图2为本发明另一实施例的一种视频直播客服态度评价方法的中步骤S20的具体流程图；
图3为本发明另一实施例的一种视频直播客服态度评价方法的中步骤S30的具体流程图；
图4为本发明一实施例的一种视频直播客服态度评价装置的模块方框图；
图5为本发明另一实施例的一种基于访客行为的直播连麦装置中第一统计分析模块的模块方框图；
图6为本发明另一实施例的一种基于访客行为的直播连麦装置中第二统计分析模块的模块方框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
请参照图1，在本发明实施例中，提供了一种视频直播客服态度评价方法，所述视频直播客服态度评价方法包括：
S10、获取直播中客服的图像数据和音频数据；
S20、对所述图像数据进行特征识别，并通过统计分析得到客服的图像友好度；
S30、对所述音频数据进行语音识别以及情感分析，并通过统计分析得到客服的语音友好度；
S40、对所述图像友好度和语音友好度进行加权计算得到所述客服的服务友好度。
具体地，在本实施例中，首先获取直播中客服的图像数据和音频数据，然后，分别同时对所述的图像数据和音频数据进行处理，并通过特征识别以及语音识别统计分析图像友好度和语音友好度，所述的图像友好度可以客观地评价客服在服务时的面部表情的友好度，所述的语音友好度可以客观地评价客服在服务时的语言的友好度。并将所述的图像友好度以及语音友好度进行加权计算得到服务友好度，该服务友好度可以用来客观的评价客服的整体服务态度。
参考图2，在另一具体实施例中，所述步骤S20，具体包括：
S201、对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数；
S202、计算客服的图像友好度，所述图像友好度为微笑帧数/总帧数。
具体地，对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数，图像友好度的计算公式为：微笑的帧数/总帧数。通过所述的图像友好度可以明确的表征客服在服务过程中微笑的时间，因此可以客观的反应出客服在服务过程中的面部表情的友好度。
参考图3，在一具体实施例中，所述步骤S30，具体包括：
S301、将所述音频数据通过语音文本转换成文本数据；
S302、提取所述文本数据中所有的形容词，并通过语义判断每个形容词是否为正面形容词，若是则统计入正面形容词数；
S303、计算客服的语音友好度，所述的语音友好度为正面形容词数/总形容词数。
具体地，对于声音的处理需要对语音进行分析，判断客服是否有粗口，对客服的语言进行情感分析，按照客服所用的措辞进行分析，判断其是否态度友好。因此语音友好度分数为客服的语言的正面率，具体语言的正面率的计算公式为：正面形容词数/总形容词数。由此可以看出通过语音友好度，可以客观的反应出客服在服务过程中的语言的友好度。
在一具体实施例中，所述步骤S40中，具体包括：
对所述客服的图像友好度和语音友好度按照权值占比依次为70％和30％计算得到客服的服务友好度。
具体地，整个客服评价分数计算公式如下：客服直播态度评价分数即客服的服务友好度＝(微笑的帧数/总帧数)*0.7+(正面形容词数/总形容词数)*0.3。
综上，本实施例中分别通过所述的图像友好度可以客观地评价客服在服务时的面部表情的友好度，所述的语音友好度可以客观地评价客服在服务时的语言的友好度。并将所述的图像友好度以及语音友好度按照7：3的比例进行加权计算得到服务友好度，该服务友好度可以用来客观准确的评价客服的整体服务态度。
在另一具体实施例中，所述步骤S10中，具体包括：
S101、获取直播中客服的视频数据；
S102、将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；
S103、提取视频数据中的音频数据，并提取其中客服的音频数据。
具体地，本实施例中首先获取直播中客服的视频数据；然后将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；提取视频数据中的音频数据，由于所述的音频数据还包括用户的语音，因此需要进行相应的处理并提取其中客服的音频数据，在本实施例的技术方案中还包括入口函数，入口函数用于启动整个客服态度评价流程。本实施例实现了对视频数据的预处理，以供之后的图像数据分析和音频数据分析。
参考图4，本发明提供一种视频直播客服态度评价装置，所述视频直播客服态度评价装置包括：
获取模块，用于获取直播中客服的图像数据和音频数据；
第一统计分析模块，用于对所述图像数据进行特征识别，并通过统计分析得到客服的图像友好度；
第二统计分析模块，用于对所述音频数据进行语音识别以及情感分析，并通过统计分析得到客服的语音友好度；
加权计算模块，用于对所述图像友好度和语音友好度进行加权计算得到所述客服的服务友好度。
本实施例中，首先获取模块获取直播中客服的图像数据和音频数据，然后，第一统计分析模块和第二统计分析模块分别同时对所述的图像数据和音频数据进行处理，并通过特征识别以及语音识别统计分析图像友好度和语音友好度，所述的图像友好度可以客观地评价客服在服务时的面部表情的友好度，所述的语音友好度可以客观地评价客服在服务时的语言的友好度。加权计算模块将所述的图像友好度以及语音友好度进行加权计算得到服务友好度，该服务友好度可以用来客观的评价客服的整体服务态度。
参考图5，在另一具体实施例中，所述第一统计分析模块，具体包括：
第一统计模块，用于对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数；
第一计算模块，用于计算客服的图像友好度，所述图像友好度为微笑帧数/总帧数。
参考图6，在一具体实施例中，所述第二统计分析模块，具体包括：
转换模块，用于将所述音频数据通过语音文本转换成文本数据；
第二统计模块，用于提取所述文本数据中所有的形容词，并通过语义判断每个形容词是否为正面形容词，若是则统计入正面形容词数；
第二计算模块，用于计算客服的语音友好度，所述的语音友好度为正面形容词数/总形容词数。
在一具体实施例中，所述加权计算模块，具体用于：
对所述客服的图像友好度和语音友好度按照权值占比依次为70％和30％计算得到客服的服务友好度。
具体的实施例描述参见上述对应方法的实施例中。本实施例分别通过所述的图像友好度可以客观地评价客服在服务时的面部表情的友好度，所述的语音友好度可以客观地评价客服在服务时的语言的友好度。并将所述的图像友好度以及语音友好度按照7：3的比例进行加权计算得到服务友好度，该服务友好度可以用来客观准确的评价客服的整体服务态度。
在另一具体实施例中，所述获取模块具体包括：
视频获取模块，用于获取直播中客服的视频数据；
图像获取模块，用于将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；
音频获取模块，用于提取视频数据中的音频数据，并提取其中客服的音频数据。
具体的实施例描述参见上述对应方法的实施例中，本实施例实现了对视频数据的预处理，以供之后的图像数据分析和音频数据分析。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种视频直播客服态度评价方法，其特征在于，所述视频直播客服态度评价方法包括：
S10、获取直播中客服的图像数据和音频数据；
S20、对所述图像数据进行特征识别，并通过统计分析得到客服的图像友好度；
S30、对所述音频数据进行语音识别以及情感分析，并通过统计分析得到客服的语音友好度；
S40、对所述图像友好度和语音友好度进行加权计算得到所述客服的服务友好度。
2.如权利要求1所述的视频直播客服态度评价方法，其特征在于，所述步骤S20，具体包括：
S201、对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数；
S202、计算客服的图像友好度，所述图像友好度为微笑帧数/总帧数。
3.如权利要求2所述的视频直播客服态度评价方法，其特征在于，所述步骤S30，具体包括：
S301、将所述音频数据通过语音文本转换成文本数据；
S302、提取所述文本数据中所有的形容词，并通过语义判断每个形容词是否为正面形容词，若是则统计入正面形容词数；
S303、计算客服的语音友好度，所述的语音友好度为正面形容词数/总形容词数。
4.如权利要求3所述的视频直播客服态度评价方法，其特征在于，所述步骤S40中，具体包括：
对所述客服的图像友好度和语音友好度按照权值占比依次为70％和30％计算得到客服的服务友好度。
5.如权利要求1-4任一项所述的视频直播客服态度评价方法，其特征在于，所述步骤S10中，具体包括：
S101、获取直播中客服的视频数据；
S102、将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；
S103、提取视频数据中的音频数据，并提取其中客服的音频数据。
6.一种视频直播客服态度评价装置，其特征在于，所述视频直播客服态度评价装置包括：
获取模块，用于获取直播中客服的图像数据和音频数据；
第一统计分析模块，用于对所述图像数据进行特征识别，并通过统计分析得到客服的图像友好度；
第二统计分析模块，用于对所述音频数据进行语音识别以及情感分析，并通过统计分析得到客服的语音友好度；
加权计算模块，用于对所述图像友好度和语音友好度进行加权计算得到所述客服的服务友好度。
7.如权利要求6所述的视频直播客服态度评价装置，其特征在于，所述第一统计分析模块，具体包括：
第一统计模块，用于对所述每一帧图像数据进行面部特征识别，判断客服是否微笑，若是则统计入微笑帧数；
第一计算模块，用于计算客服的图像友好度，所述图像友好度为微笑帧数/总帧数。
8.如权利要求7所述的视频直播客服态度评价装置，其特征在于，所述第二统计分析模块，具体包括：
转换模块，用于将所述音频数据通过语音文本转换成文本数据；
第二统计模块，用于提取所述文本数据中所有的形容词，并通过语义判断每个形容词是否为正面形容词，若是则统计入正面形容词数；
第二计算模块，用于计算客服的语音友好度，所述的语音友好度为正面形容词数/总形容词数。
9.如权利要求8所述的视频直播客服态度评价装置，其特征在于，所述加权计算模块，具体用于：
对所述客服的图像友好度和语音友好度按照权值占比依次为70％和30％计算得到客服的服务友好度。
10.如权利要求6-9任一项所述的视频直播客服态度评价装置，其特征在于，所述获取模块具体包括：
视频获取模块，用于获取直播中客服的视频数据；
图像获取模块，用于将所述视频数据进行截图得到客服的图像数据；
音频获取模块，用于提取视频数据中的音频数据，并提取其中客服的音频数据。
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