Введение 8
1. Аналитическая часть 11
1.1. Технико-экономическая характеристика предметной
области 11
1.1.1. Цель создания системы. 11
1.1.2. Структура системы-112 13
1.1.3. Региональный ситуационный центр (РСЦ) 15
1.1.4. Межрайонный Ситуационный Центр 17
1.1.5. Диспетчерская система (ЕДДС) 18
1.1.6. Архитектура системы 112 20
1.1.7. Обработка экстренных вызов от абонентов 23
1.1.8. Взаимодействие с геоинформационной системой (ГИС) 25
1.1.9. Прослушивание записей переговоров 26
1.1.10. Сбор статистической информации и учет вызовов 26
1.2. Характеристика предприятия 28
1.1.2. Краткая характеристика подразделения и видов его 30
деятельности 30
1.1.3 Описание информационного и технического обеспечения
контактного центра ЕДДС 112 33
1.3 Анализ существующих разработок 36
1.4 Разработка постановки задачи автоматизации
распознавания эмоций. Характеристика входной и результатной информации 45
1.5 Обоснование проектных решений по техническому
обеспечению 47
1.6 Обоснование проектных решений по информационному
обеспечению 49
1.7 Обоснование проектных решений по программному
обеспечению 49
2 ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ НА РАЗРАБОТКУ 51
2.1. Общие сведения о проекте 51
2.2. Назначение системы 51
2.3. Цели создания системы 52
2.4. Требования к системе 52
2.5.. Требования к надёжности 53
2.6. Требования к функциям, выполняемым системой 53
2.7 Разработка информационного обеспечения задачи
автоматизированного распознавания эмоций» 53
2.8 Логическая модель предметной области для задачи
автоматизированного распознавания эмоций» 54
2.9 Описание структуры базы данных задачи автоматизации 56
распознавания эмоций в голосе 56
2.10 Разработка программного обеспечения задачи
автоматизации распознавания эмоций 57
2.11 Описание существующих общедоступных наборов данных
2.12 Описание процесса обучения нейронной сети 63
3 Обоснование экономической эффективности 72
Заключение 78
Список использованных источников 80
Приложения 82
В сегодняшнем мире искусственные интеллектуальные системы приобрели большую популярность благодаря широкому функционалу и эффективному использованию во многих отраслях, для автоматизации рутинных процессов.
Существует множество задач, в которых уже требуется практическое решение с использованием интеллектуальных систем: экономика и бизнес, робототехника, геологоразведка, математика, биофизика, авионика, системы безопасности, медицина и многие другие. Такое изобилие областей применения предполагает, что интеллектуальные системы представляют собой уникальный набор для решения проблем анализа и обработки больших объемов данных, решения проблем различного уровня сложности.
Актуальность темы выпускной квалификационной работы заключается в том, что оценка эмоционального состояния сотрудников и клиентов позволяет повысить качество работы контактного центра межрайонного ситуационного центра системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру 112. Использование информационных систем в организации контроля качества, позволит избежать проблем, которые были обусловлены использованием ручного труда в этой сфере деятельности:
• информация о звонках будет храниться в структурированном виде;
• поиск информации будет занимать считанные секунды;
• повысится оперативность реакции на плохую работу сотрудников;
Объектом исследования данной выпускной квалификационной работы является «контактный центр межрайонного ситуационного центра системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру 112», а предметом исследования процесс организации контроля качества работы операторов и состояния звонящих в учреждение граждан.
Целью ВКР является подсистема автоматизированного распознавания эмоций в голосе человека при обращении к экстренным службам региона. Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:
• изучить предметную область и выявить недостатки существующей организации обработки информации, которые определяют необходимость разработки информационной системы;
• разработать постановку задачи;
• обосновать выбор основных проектных решений;
• разработать все виды обеспечивающих подсистем;
• обосновать экономическую эффективность проекта.
Выпускная квалификационная работа содержит введение, три главы и заключение. В первой главе работы проводится анализ предметной области, дается краткая характеристика предприятия, рассматривается процесс контроля качества до 10
внедрения системы распознавания эмоций. Также в этой главе приводится постановка задачи, и описываются требования к информационной системе. Кроме того, рассматриваются существующие информационные системы с похожим функционалом. В завершении главы проводятся обоснования проектных решений по техническому, информационному, программному и технологическому обеспечению.
Вторая глава ВКР является практической и включает в себя описание разработки информационного, программного и технологического обеспечения задачи. В этой главе дается описание характеристик первичных документов, логической и физической модели базы данных и результирующей информации. Также во второй главе приводятся описания структуры программы и описание программных модулей. Завершает вторую главу описание контрольного примера программы.
В третьей главе приведены выбор расчеты экономического эффекта от внедрения информационной системы и описаны этапы ее разработки.
Теоретической основой для написания работы послужили публикации в российских и зарубежных изданиях, а также должностные инструкции сотрудников « контактного центра межрайонного ситуационного центра системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру 112».
В выпускной квалификационной работе использованы следующие методы: наблюдение, анализ, моделирование, обобщение, синтез.
Результатом работы над выпускной квалификационной работой стала информационная система, позволяющая автоматизировать контроль качества работы операторов учреждения.
В качестве результата выпускной квалификационной работы был разработан автоматизированная подсистема распознавания эмоций.
Был создан алгоритм обработки входных данных и построена архитектура нейронной сети, которая была успешно прошла тестирование. Полученная нейронная сеть удовлетворяет соотношению времени обучения / точности алгоритма. Поскольку обучение нейронной сети является очень долгим и сложным процессом, поэтому этот фактор сыграл ключевую роль в выполнении работы. Самым сложным шагом в этой работе был эмпирический выбор параметров сети, который определил предельную точность.
При выполнении практической и теоретической части работы были выполнены следующие задачи:
Изучение такого инструмента машинного обучения, как нейронные сети, которые в настоящее время доминируют в анализе данных и показывают лучшие результаты в сложных задачах. На этом этапе были также определены и рассмотрены различные существующие методы, с помощью которых была решена задача определения эмоций,
Исследована структура единых дежурно диспетчерских центров.
Создан и протестирован инструментарий основного модуля подсистемы, который позволяет автоматизировать анализ уровня стресса в каждой аудиозаписи, а так же составлять отчеты.
Автоматизация позволила снизить временно-трудовые затраты обработке данных как в ходе работы контактного центра, так и при формировании отчетных документов.
В результате тестового эксплуатационного периода информационной системы в целом и отдельного модуля сотрудниками контактного центра межрайонного ситуационного центра системы обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру 112 была оценена и обоснована экономическая эффективность внедрения разработки.
Важным показателем является универсальность разработанного модуля и возможность его дальнейшего использования в организациях имеющих контактные центры.
В ходе написания работы выяснилось, что в данной области разработки есть много путей для совершенствования алгоритмов распознавания эмоций в речи, с помощью машинного обучения. Прежде всего, эмоции являются очень субъективным параметром, очень часто даже человек не может идентифицировать эмоцию имея в распоряжении только запись
голоса, если он не видит собеседника во время диалога. Возникает необходимость обнаруживать такие детали, как микродвижения лицевых мышц, движения тела и обстановку вокруг собеседника. Обстановка, несомненно, влияет восприятие ситуации, часто являясь источником изменений в эмоций человека. Поэтому с точки зрения распознавания эмоций необходимо создать комплекс алгоритмов, который бы учитывал все тонкости. Обнаружение эмоций с помощью микровыражений, отслеживание изменений а обстановке, распознавание движений человеческого тела, все это вместе с обнаружением эмоций в голосе увеличит точность любого программного обеспечения, которое решает эту проблему. Необходимость создания интегрированных систем распознавания эмоций уже становится очевидной для многих крупных компаний, поскольку это влечет за собой заинтересованность государства и огромный финансовый успех на рынке для различных систем безопасности.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
