在Matthew Fernandez和Akash Krishnan到合法開車的年齡（16歲）之前，他們就已經(jīng)發(fā)明了一種算法，能夠通過聽人說話來檢測人的情緒。
現(xiàn)在，倆人創(chuàng)立了公司Simple Emotion，用他們發(fā)明的算法，徹底改變了全球的客服中心。
（左：Fernandez，右：Krishnan）
通常情況下，最糟糕的客服體驗就是客服人員/語音提示不能理解讓用戶抱怨的點。這樣糟糕的體驗會讓用戶抓狂。
作為高中科學(xué)研究項目的一部分，F(xiàn)ernandez和Krishnan設(shè)計建造了可以通過人的聲音識別情緒、并且提供及時反饋的系統(tǒng)。這些信息能幫助客服人員了解用戶的情緒，以提供最好的用戶體驗，也可以用來保證服務(wù)質(zhì)量以及給客服人員培訓(xùn)。
Simple Emotion算法的工作原理是監(jiān)測說話時的聲學(xué)特性，比如語音頻率、音量、音調(diào)的變化等等，并且把它們和音庫里的聲音和音調(diào)做比較。然后找到最接近的聲音、音調(diào)，從而確定你的情緒。
Fernandez和Krishnan從大數(shù)據(jù)庫里精選出能表達(dá)特定情緒的聲音文件，然后把這些例子帶入算法，讓它知道每種情緒說話時聽起來是怎樣的。如今，它能辨別出30-40種情緒。
其他的公司可以請Simple Emotion幫他們做語音分析，或者開源，讓Simple Emotion的算法能融入自家的客服工具中。
（團隊其他成員也都是年輕人）
這倆才16歲的孩子是怎么想到做這些的呢？
Fernandez說：“我們看了一部叫《我，機器人》的電影，得到了啟發(fā)。”雖然他評價這部電影一般般，但是有個場景讓他們印象深刻：一個機器人走進一個有兩個人在打斗的屋子，并提供了幫助，機器人對Will Smith說：“我檢測到你的聲音，感覺到你壓力很大。”
然后Fernandez和Krishnan就去谷歌了下這個機器人。倆人決定開始發(fā)明自己的算法。
倆小伙伴開始熬夜讀研究報告，當(dāng)他們完成他們的科學(xué)項目時，他們出了一份有30頁代碼和60頁解釋這個項目的技術(shù)報告。
他們還拿了西門子數(shù)學(xué)、科學(xué)和技術(shù)競賽的大獎，獎金是10萬美元，這是美國高中生含金量最高的科研競賽。
當(dāng)他們進入大學(xué)后（Fernandez去了斯坦福，Krishnan去了MIT），倆小伙伴仍一起工作，花了大把大把的時間在Skype上討論，來完善他們的算法。Fernandez說他在Simple Emotion上花的時間和他花在學(xué)校專業(yè)課上的時間差不多。
盡管他們的產(chǎn)品并不是第一個用來分析用戶情緒的產(chǎn)品，F(xiàn)ernandez和Krishnan堅稱Simple Emotion的算法是最準(zhǔn)確的，因為他們數(shù)據(jù)的來源就是語音。
其他的產(chǎn)品是先把語音轉(zhuǎn)化成文字，然后搜索文字中的關(guān)鍵字來確定是哪種情緒的。比如，一個發(fā)誓很多次的用戶，表明他很生氣。其他公司還能聘請專職人員聽那些被錄下來的語音對話，讓專職人員做評估，通過這樣的方法也能提高客服質(zhì)量，然而成本很高。另外，還可以讓客服人員在掛電話后，通過郵件發(fā)客戶調(diào)查，但是絕大多數(shù)用戶并不會理它……
“你的用戶感受如何，這是所有客服中心都想要知道的信息，”Fernandez說，他還說他們的系統(tǒng)大約比同類競品要準(zhǔn)確50%。
在未來，使用Simple Emotion的公司能在客服電話中讓機器人和用戶打招呼、獲取基本信息，并把用戶轉(zhuǎn)接給指定的客服人員。這個算法甚至?xí)崖曇袈犉饋砗軕嵟挠脩魞?yōu)先安排。
Fernandez和Krishnan計劃在他們畢業(yè)后繼續(xù)把Simple Emotion做起來。他們已經(jīng)從Portland Seed Fund和ZenShin Capital那兒融了50萬美元的種子輪，目前還有個在Mizuho Financial Group的試點項目。
Fernandez說：“一臺電腦能知道你的情緒，并根據(jù)你的情緒做出反應(yīng)。雖然這聽起來有點詭異，但是這樣你能得到更好的服務(wù)，這對所有人都是有好處的。”
