[发明专利]音频数据分析系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及音频分析技术领域，特别涉及用于分析例如用户的呼叫者回铃音等与用户相关的音频数据以便可以基于分析结果来分类用户的分析系统和方法。本发明还涉及用于实现音频分析系统和方法的计算机程序和计算机程序产品。

背景技术

电话营销是销售人员试着拨打并恳求预期消费者购买产品或服务的直接营销方法。很多B2B或B2C公司大量利用这样的方法。

传统的电话营销系统可为销售人员提供从例如CRM（消费者关系管理）系统或EDW（企业数据库）系统等支持系统所检索的消费者的背景信息，以便当销售人员与消费者对话时，可以用消费者的背景信息来帮助销售人员。

然而，传统的电话营销系统通常具有下文的主要缺点：

（1）缺少个性化：支持系统仅可提供例如消费者的名字、电话号码、电子邮件等最简单的消费者信息。因此，销售人员不能为不同消费者找出个性化的策略；以及

（2）缺少在线成绩改进循环：因为支持系统仅提供最简单的消费者信息，所以销售人员在呼叫的循环期间不能改进他的成绩。

可以发现传统的电话营销系统的主要缺点主要起因于支持系统的简单的功能。为了改进电话营销效率和成绩，支持系统应提供增强的消费者信息。

CRBT（呼叫者回铃音）是RBT（回铃音）的个性化型式。RBT是在拨打后和呼叫在接收端被接听前由呼叫方在电话线路上所听到的歌曲或声音。现在，越来越多的人个性化他们的RBT以提供CRBT。

因此，与传统的电话营销系统关联的一个问题是支持系统仅能提供简单的消费者信息。

发明内容

本发明的目标是在电话营销系统中增加个性化数据。

根据本发明的一方面，采用一种分析系统的帮助来实现此目标，该分析系统用于分析与用户相关的音频数据以便可以基于分析结果将用户分类为具有假设的概率的多个等级中的一个等级。分析系统包括音频变换器，适应于将与用户相关的音频数据变换为频谱数据；样式识别器，适应于将所述频谱数据分解为预定特征向量以获得频谱数据的分解样式；以及评分器，适应于基于频谱数据的分解样式和用户的属性使用所训练的模型来计算与用户相关的多个等级的假设得分。

可选地，在本发明的分析系统中，评分器将用户归类于在所有多个等级中具有最高假设得分的等级。与用户关联的假设的等级可用于例如电话营销系统等某个应用以用更多个性化的用户信息帮助销售人员，以便可改善电话营销效率和成绩。

可选地，本发明的分析系统包括训练器，适应于基于至少一个历史项目来训练所训练的模型，每个历史项目包括对应于历史用户的历史音频数据的频谱数据的分解样式、历史用户的属性以及用于历史用户的多个等级中的一个等级的实际得分，以及训练器基于历史项目和包括频谱数据的分解样式、用户的属性以及多个等级中的实际等级的实际得分的新项目来保持所训练的模型。通过使用历史项目和实际结果持续训练所训练的模型，改进了由评分器使用所训练的模型所计算的假设结果的准确性。

可选地，在本发明的分析系统中，评分器基于朴素贝叶斯分类器，并且多个等级的假设得分是在频谱数据的分解样式和用户的属性上的多个等级的后验概率。

可选地，本发明的分析系统包括：音频数据库，用于存储与各用户相关的音频数据；频谱数据库，用于存储从存储于音频数据库中的音频数据所变换的频谱；以及特征向量生成器，适应于使用主成分分析法处理频谱数据库中的频谱以生成预定特征向量。

可选地，在本发明的分析系统中，要分析的音频数据包括用户的呼叫者回铃音（CRBT），这是因为在电信系统中CRBT是通常使用的用户的个性化音调，当本发明的分析系统用于电话营销系统时分析用户的CRBT尤其有用。

根据本发明的另一方面，此目标由一种分析方法来实现，该分析方法用于分析与用户相关的音频数据以便可以基于分析结果将用户分类为具有假设的概率的多个等级中的一个等级。分析方法包括下文的步骤：将与用户相关的音频数据变换为频谱数据；将所述频谱数据分解为预定特征向量以获得频谱数据的分解样式；以及基于频谱数据的分解样式和用户的属性使用所训练的模型来计算与用户相关的多个等级的假设得分。

可选地，本发明的分析方法包括将用户归类于在所有多个等级中具有最高假设得分的等级的步骤。