兩個斯坦福和MIT學霸開發了監測人類說話情緒的AI算法

Akash Krishnan和Matthew Fernande獲得2010年西門子MST科學獎，并拿到10萬美元獎學金，圖片來源，techinsider

雖然Matthew Fernandez 和Akash Krishnan兩人才剛到法定開車的年齡，但是他們已經發明了一個能夠聽懂人類語言，并監測人類說話情緒的算法。

現在，這兩個小伙兒利用自己的算法創立了一家名為Simple Emotion的公司，試圖利用人工智能技術顛覆呼叫中心行業。

不管是人工客服，還是機器人助手，只要無法領會用戶意圖肯定會帶來糟糕的客戶服務體驗，引發顧客投訴，這種緊張關系勢必會造成客戶流失，繼而影響企業發展。

Fernandez 和Krishnan兩人在高中讀書時啟動了這個AI項目的開發，他們希望能用自己開發的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質的服務體驗，也能達到企業高水準的培訓目的。

Simple Emotion人工智能算法可以監測說話時的聲學特征，比如發音頻率，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據庫進行比對，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從數據庫內挑選了專門表達情緒的音頻文件，作為樣例訓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，企業可以進行語音分析，或是通過應用程序接口直接將該算法整合到企業自己的客戶服務工具里。

那么問題來了，為什么兩個16歲的孩子會決定開發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，”Fernandez說道，如今的他很快就要從斯坦福大學畢業了。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。”

“我們開始搜索關于情緒監測的資料，”Fernandz補充說，“實際上，這個領域并不成熟，因此我們決定自己開發算法。”

Fernandez和 Krishnan在完成家庭作業之后，便開始閱讀學習相關研究論文，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深造（Fernandez 在斯坦福大學，Krishnan在麻省理工學院），但是他們還是繼續不斷優化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業上的時間。

實際上，Simple Emotion并不是行業內第一個評估顧客情緒的人工智能算法，但是 Fernandez 和Krishnan認為，他們的算法是最準確的，因為它是直接評估語音數據的。

其他的情緒評估算法，基本上都是現將語音轉換成文本，然后通過搜索關鍵字來識別情緒。由于準確度不高，企業往往需要投入人力去抽查電話錄音，評估客服服務質量，這無疑會讓企業增加更多成本。而且，就算通話結束之后給顧客發送問卷調查，很多顧客也基本上不會填寫。

印度南部城市班加羅爾一家呼叫中心的員工。印度呼叫中心可以提供廉價的英語客戶服務工作，全球很多企業都在印度設立呼叫中心，雖然可以解決當地年輕人就業，但這個行業也存在陰暗面，圖片來源，techinsider

“很多呼叫中心的客服代表都希望能夠了解到來電者的真實感受，”Fernandez說道，相比于其他系統，Simple Emotion算法的準確率高出50%。

未來，使用Simple Emotion算法的企業可以使用機器人來響應顧客來電（比如可以先詢問用戶個人信息等情況），如果排隊時間較長的顧客，通常說話語氣會非常憤怒，一旦Simple Emotion算法監測到這種情況，就可以優先安排服務。

Fernandez和 Krishnan計劃大學畢業之后創業，目前，Simple Emotion公司已經募集了50萬美元種子輪融資，投資方是Portland Seed Fund 和ZenShin Capital。最近，日本第二大銀行Mizuho Financial Group已經開始試運行Simple Emotion人工智能語音評估算法了。

機器人能夠感覺到你的情緒，這雖然聽上去有些可怕，但肯定也有積極的一面，至少，能讓我們獲得更好的客戶服務。

VIA techinsider

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