Ses kaydı analizine dayalı müşteri duygu sınıflandırması için CNN hiper parametre optimizasyonu
CNN hyperparameter optimization for customer emotion classification based on voice recording analysis
- Tez No: 1010355
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNA APAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli Sinir Ağı, Ses Sınıflandırma, Spektogram Dönüşümü, MFCC, Convolutional Neural Network, Sound Classification, Spektogram Transformation, MFCC
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çağrı merkezleri, müşteri hizmetleri sunan şirketler için iletişim kanalları olarak kritik bir rol oynamakta olup, gelen çağrıların etkili bir şekilde yönetilmesi müşteri memnuniyeti ve şirket performansı açısından önemlidir. Çağrı merkezi performansının değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi için veri analitiği ve yapay zeka tekniklerinin kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır (Ahmed, A. ve diğerleri (2022)) . Bu makale, müşteri hizmetlerine odaklanan tekstil ürünleri alanında faaliyet gösteren Gurmen Tekstil şirketine ait bir çağrı merkezi veri setinin detaylı bir analizini sunmaktadır. Şirket, çağrı merkezini müşteri sorularına cevap vermek ve müşteri memnuniyetini maksimize etmek amacıyla kullanmaktadır. Bu çalışmada, Gurmen Tekstil'in çağrı merkezi veri seti kullanılarak, öfkeli ve normal çağrıları ayırt etmek için bir derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Öfkeli çağrılar, müşteri memnuniyetsizliği veya sorunları işaret edebilirken, normal çağrılar genellikle rutin müşteri taleplerini içermektedir. Öfkeli ve normal çağrıların doğru bir şekilde sınıflandırılması, şirketin müşteri ilişkilerini yönetmesine ve hizmet kalitesini arttırmasına yardımcı olabilir. Veri analitiği ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak, çağrı merkezi verilerinin analizi daha verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir, bu da müşteri memnuniyeti üzerinde olumlu etkiler yaratabilir. Bu analizlerde yaygın olarak kullanılan konuşma analizi, çağrı merkezi verilerindeki ses kayıtlarını değerlendirerek müşteri duygusal durumları veya endişeleri hakkında değerli içgörüler sağlayabilir. Önerilen yöntem, SAVEE genel erişim veri setinde %98 ve Gurmen Tekstil veri setinde %97 sınıflandırma doğruluğu ile uyumlu sonuçlar elde etmektedir.
Özet (Çeviri)
Call centers play a crucial role as communication channels for companies providing customer services, and efficient management of incoming calls is essential for customer satisfaction and company performance. The use of data analytics and artificial intelligence techniques for evaluating and improving call center performance is increasingly prevalent. This article presents a detailed analysis of a call center dataset belonging to Gurmen Textiles, a company specializing in textile products with a strong focus on customer service. The company utilizes its call center to address customer inquiries and aims to maximize customer satisfaction. In this study, a deep learning model was developed using the call center dataset of Gurmen Textiles to differentiate between irate and normal calls. Irate calls may indicate customer dissatisfaction or issues, while normal calls typically encompass routine customer requests. Accurate classification of irate and normal calls can assist the company in managing customer relationships and enhancing service quality. By leveraging data analytics and deep learning techniques, analyses of call center data can be conducted more efficiently, leading to positive impacts on customer satisfaction. Speech analysis, a commonly employed technique in such analyses, can provide valuable insights into customer emotional states or concerns by evaluating audio recordings in call center data. The proposed approach achieves compatible results in SAVEE public access dataset with %98 and significant result in Gurmen Textiles dataset with %97 accuracy of classification.
Benzer Tezler
- Çokkültürlü ortaöğretim okulu yönetici ve öğretmenlerinin yönetim sürecinde karşılaştığı güçlüklerin incelenmesi
The investigation of the difficulties that multicultural secondary education managers and teachers confront during the management process
ERAY DEMİRÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimErciyes ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HABİB HAMURCU
- Cinsiyet hoşnutsuzluğunda şiddet deneyimleri ve başa çıkma yolları
Experiences of violence and methods of coping in gender dysphoria
PELİN GÖKSEL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
PsikiyatriOndokuz Mayıs ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET RİFAT ŞAHİN
- Kadın bakış açısından deprem sonrası uyum sürecinde aile birliğini etkileyen etmenler: Elbistan örneği
Factors affecting family unity in the post-earthquake adaptation process from a women's perspective: The case of Elbistan
TUĞBA DAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
SosyolojiÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiAfet Eğitimi ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELMAZİYE TEMİZ
- Covid-19 salgınının yüksek teknolojili firmaların inovasyon süreçlerine etkisi: Kayseri örneği
The effect of the Covid-19 pandemic on the innovation processes of high-technology companies: The Kayseri example
KAMİLE AKKOYUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
CoğrafyaOndokuz Mayıs ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ALTUĞ
- Örgün eğitimdeki yabancı uyruklu öğrencilerin fonolojik farkındalık becerileri ile okuduğunu anlama ve okuma tutumu arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigating the relationship between phnological awareness skills and reading comprehension and reading attitudes of foreign students in formal education
RUKİYE KALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiYabancı Dil Olarak Türkçe Öğretimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ MELANLIOĞLU