Стажировка
Создание прототипа ИИ-системы по контролю качества работы операторов колл-центра на основе анализа волновых характеристик аудио-записей их разговоров
Компания: ООО «ГИпер»
Суть проекта
Задача
Вводные данные
Проект нацелен на анализ эмоциональной окраски разговоров для улучшения взаимодействия с клиентами и повышения качества обслуживания. Проект ориентирован на исследование и понимание эмоциональных состояний клиентов в процессе взаимодействия с компанией или услугой.
- Распознавание ключевых эмоциональных состояний (радость, гнев, страх, удивление и т. д.) в диалогах по аудио-записям
- Выделение положительных, нейтральных и негативных эмоций
- Ранжирование по силе эмоций
- Создание текстовых и графических отчетных форм с оценкой эмоциональной окраски диалогов
- Статистика по основным видам эмоций
- Графическое представление эмоциональной окраски разговора, где ось X отображает ход диалога, а ось Y отражает шкалу положительных (больше 0) и отрицательных (меньше 0) эмоций
Аудиозаписи звонков колл-центра
Основные задачи
выходные данные
Участники
команды проекта
команды проекта
- Руслан ГришаковТимлид проекта
- Руководство командой разработчиков на всех этапах проекта
- Организация и планирование задач
- Контроль и соблюдение сроков
- Обеспечение эффективной коммуникации внутри команды и с заказчиком
- Оказание технической поддержки команде
- Помощь в выборе оптимальных решений
- Контроль за качеством кода и соблюдением стандартов разработки
- василий даутовMLOps ментор УИИ, Сomputer Vision Engineer
- Исследование методов распознавания эмоций
- Формирование решений по проекту с использованием Aniemore и LLM (Mistral)
- Векторизация распознанных эмоций и реализация контекстного поиска
- Создание фронтенда на основе PyQt5
- Создание фронтенда на основе PySide6
- Разработка клиент-серверного приложения на основе React и FastAPI
- олег дойковСистемный администратор, программист Perl, HTML, 1С 7.7-8.3 + MS SQL, Java, MQL4-5, Python
- Исследование методов распознавания эмоций
- Формирование решений по проекту с использованием Aniemore и LLM (Mistral)
- Проработка решения с использованием только LLM (Mistral)
- Создание фронтенда на основе PyQt5
- Участие в прослушивании аудио-записей датасета для оценивания эмоционального фона и силы эмоций в диалогах
- сергей старкинарбитражный управляющий
- Исследование методов распознавания эмоций
- Формирование решений по проекту с использованием Aniemore и LLM
- Проработка графических и отчетных форм
- Контейнеризация в Docker
- александр волоховИнженер
- Исследование методов распознавания эмоций
- Исследование методов очистки от шумов аудио-записей
- Подбор оптимальных методов очистки от шумов для транскрибации и для анализа аудио-параметров
- Подготовка датасета с разделением аудиофайлов на каналы и чанки
- Сегментация датасета методом k-means с ручной инициализацией центроидов
- Создание и обучение полносвязной нейронной сети для распознавания полученных классов в кластеризации датасета
- Feature Engineering в обучении модели нейронной сети
- Тестирование и визуализация распознавания эмоций на основе полученной модели
- Участие в прослушивании аудио-записей датасета для оценивания эмоционального фона и силы эмоций в диалогах
- асхат хузинвидеограф в отделе рекламы на предприятии испытательного оборудования
- Исследование методов распознавания эмоций
- Исследование методов очистки от шумов аудио-записей
- Разработка скрипта с использованием интеллектуальной маски для очистки от перекрестных помех в каналах аудио-записей
- Исследование точности распознавания эмоций с использованием Aniemore и LLM
- Проработка графических и отчетных форм
- Ручная разметка аудиофайлов для оценки качества распознавания эмоций нейросетью
- елена гринина
- Исследование методов распознавания эмоций
- Участие в прослушивании аудио-записей датасета для оценивания эмоционального фона и силы эмоций в диалогах
- Тестирование и помощь в отладке сформированных решений
- анастасия кошелеваменеджер службы поддержки
- Исследование методов распознавания эмоций
- Участие в прослушивании аудио-записей датасета для оценивания эмоционального фона и силы эмоций в диалогах
- Тестирование и помощь в отладке сформированных решений