一种状态提醒方法及装置与流程

1.本技术涉及人工智能领域或金融领域，尤其涉及一种状态提醒方法及装置。


背景技术：

2.随着银行业务的快速发展，前往银行柜台办理业务的客户也越来越多，这对于银行柜员的业务能力要求也越来越高。银行柜员每天面对重复性工作，尤其在现场排队办理业务的客户较多时，柜员长时间不间断的工作后容易出现身体疲劳、情绪低落等情绪，进而进入倦怠状态，此时若继续为客户进行服务容易出现烦躁、没有耐心、冷漠等消极态度，由此会降低用户体验。
3.现有技术中对于解决银行柜员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题并没有有效应对方案，由此，如何避免由于银行柜员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题亟待解决。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供了一种状态提醒方法及装置，旨在避免出现由于银行柜员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种状态提醒方法，所述方法包括：
6.在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；
7.将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；
8.利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；
9.若获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。
10.可选的，所述采集同一时刻的语音信息和表情信息，具体包括：
11.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息。
12.可选的，所述利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态，具体包括：
13.将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息相匹配的第一目标数据；
14.根据第一目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第一目标数据相对应的第一目标工作状态，将所述第一目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
15.可选的，所述采集同一时刻的语音信息和表情信息，具体包括：
16.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息；以及采集客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息；其中，采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻相对应。
17.可选的，所述利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态，具体包括：
18.将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息，与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息相匹配的第二目标数据；
19.根据第二目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第二目标数据相对应的第二目标工作状态，将所述第二目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
20.可选的，在提示所述工作人员调整工作状态之后，所述方法还包括：
21.向工作任务分配系统发送请求，所述请求用于指示所述工作任务分配系统减少为所述工作人员分配的工作任务。
22.第二方面，本技术实施例提供了一种状态提醒装置，所述装置包括：
23.采集模块，用于在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；
24.输入模块，用于将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；
25.获取模块，用于利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；
26.提示模块，用于若获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。
27.可选的，所述采集模块具体用于：
28.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息。
29.可选的，所述获取模块，具体用于：
30.将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息相匹配的第一目标数据；
31.根据第一目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第一目标数据相对应的第一目标工作状态，将所述第一目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
32.可选的，所述采集模块具体用于：
33.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息；以及采集客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息；其中，采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻相对应。
34.可选的，所述获取模块，具体用于：
35.将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息，与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息相匹配的第二目标数据；
36.根据第二目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第二目标数据相对应的第二目标工作状态，将所述第二目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
37.可选的，所述装置还包括发送模块，所述发送模块用于：
38.在提示所述工作人员调整工作状态之后，向工作任务分配系统发送请求，所述请求用于指示所述工作任务分配系统减少为所述工作人员分配的工作任务。
39.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，所述设备包括存储器和处理器，在所述存储器中存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令；当所述指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行前述第一方面任一项所述的状态提醒方法。
40.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，所述电子设备执行前述第一方面任一项所述的状态提醒方法。
41.本技术提供了一种状态提醒方法及装置。在执行所述方法时，在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；然后将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；如果获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。这样，通过在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息，利用预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态，可以根据工作人员与客户交谈过程中的语音及表情信息，确定工作人员是否处于倦怠状态，在工作人员处于倦怠状态时，提醒工作人员调整工作状态，如此可以避免由于工作人员进入倦怠状态继续服务于客户，导致降低客户体验的问题。
附图说明
42.为更清楚地说明本实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本技术实施例提供的一种状态提醒方法的方法流程图；
44.图2为本技术实施例提供的一种状态提醒装置的结构示意图。
具体实施方式
45.随着银行业务的快速发展，前往银行柜台办理业务的客户也越来越多，这对于银行柜员的业务能力要求也越来越高。银行柜员每天面对重复性工作，尤其在现场排队办理业务的客户较多时，柜员长时间不间断的工作后容易出现身体疲劳、情绪低落等情绪，进而进入倦怠状态，此时若继续为客户进行服务容易出现烦躁、没有耐心、冷漠等消极态度，由此会降低用户体验。
46.现有技术中对于解决银行柜员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题并没有有效应对方案，由此，如何避免由于银行柜员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题亟待解决。
47.有鉴于此，本技术提供一种状态提醒方法，可以根据工作人员与客户交谈过程中，
采集的语音信息以及表情信息，利用预测模型判断工作人员是否处于倦怠状态，如果是，则提示工作人员调整工作状态。如此可以避免由于工作人员进入倦怠状态继续服务于客户，导致降低客户体验的问题。
48.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
49.参见图1，图1为本技术实施例提供的一种状态提醒方法的方法流程图，包括：
50.s101、在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息。
51.语音信息是指工作人员与客户交谈过程中，工作人员与客户交谈的内容，以及工作人员与客户交谈的过程中双方的语气、语调等声音信息，这些声音信息能够反应双方交谈过程中的态度及情绪。表情信息是指工作人员与客户交谈过程中，工作人员与客户双方的表情，双方交谈时的表情也能够反应双方交谈时的态度及情绪。采集同一时刻的语音信息和表情信息，可以理解为采集双方交谈过程中的声音信息以及表情信息，通过交谈的声音信息和表情来反应双方的态度及情绪，相比采用单一的语音信息或表情信息来反应双方的态度及情绪，能够更准确的反应双方的态度及情绪。
52.s102、将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中。
53.s103、利用预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态。
54.预测模型可以选择常用的训练模型，例如，可以采用神经网络预测模型。通过采集多组历史数据，该历史数据为在工作人员与客户交谈过程中，采集的多组同一时刻的语音信息和表情信息，可以提取每组同一时刻的语音信息和表情信息的特征，并获取与该特征对应的工作人员的工作状态，将该特征对应的同一时刻的语音信息和表情信息，以及对应该特征的工作人员的工作状态存入样本库。当采集到同一时刻的语音信息和表情信息时，将采集的信息输入至预先训练完成的预测模型中，然后利用预测模型识别采集的同一时刻的语音信息和表情信息对应的工作人员的工作状态。
55.s104、若获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。
56.如果获取的工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示工作人员调整工作状态，如此可以根据采集的同一时刻的语音信息和表情信息确定工作人员是否处于倦怠状态，以便及时的提醒工作人员，以避免由于工作人员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题。
57.本技术实施例提供了一种状态提醒方法。在执行所述方法时，在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；然后将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；如果获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。这样，通过在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息，利用预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信
息获取所述工作人员的工作状态，可以根据工作人员与客户交谈过程中的语音及表情信息，确定工作人员是否处于倦怠状态，在工作人员处于倦怠状态时，提醒工作人员调整工作状态，如此可以避免由于工作人员进入倦怠状态继续服务于客户，导致降低客户体验的问题。
58.本技术可选的实施例，获取工作人员的工作状态，可通过采集工作人员在同一时刻的语音信息和表情信息，来判断工作人员是否处于倦怠状态，具体的可采用以下方式实现：
59.在工作人员与客户交谈过程中，采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息，然后将采集的工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息输入到预先训练完成的预测模型中，将工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息与预测模型的样本数据进行比对，以得到与工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息相匹配的第一目标数据；具体的，可以提取工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息的特征，将提取的特征与预测模型中的样本数据存储的特征进行比对，得到与提取的特征相匹配的特征数据，可以理解为第一目标数据。
60.然后根据第一目标数据与工作状态的对应关系，获取与第一目标数据相对应的第一目标工作状态，将所述第一目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
61.本技术实施例通过采集工作人员在同一时刻的语音信息和表情信息，来判断工作人员是否处于倦怠状态，可以在确定工作人员处于倦怠状态时，提醒工作人员调整工作状态，以此提高服务客户的质量，提升客户的服务体验。
62.本技术可选的实施例，考虑到工作人员与客户交谈是一个交互的过程，判断工作人员的状态不仅可以采集工作人员在同一时刻的语音信息和表情信息，还可以采集客户在同一时刻的语音信息和表情信息，通过工作人员及客户双方的语音信息及表情信息来反应工作人员的工作状态会提高状态预测的准确性。具体的，实现过程如下：
63.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息；以及采集客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息；其中，采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻相对应，可以理解的是，采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻相对应是指采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻为同一时刻，或者时间间隔很短，近似看作同一时刻。
64.然后将采集的工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息，以及采集的客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息输入至预先训练完成的预测模型中，并将工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息，与预测模型的样本数据进行比对，以得到与工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息相匹配的第二目标数据。具体的，可以提取工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、以及客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息的特征，将提取的特征与预测模型中的样本数据存储的特征进行比对，得到与提取的特征相匹配的特征数据，可以理解为第二目标数据。
65.然后根据第二目标数据与工作状态的对应关系，获取与第二目标数据相对应的第二目标工作状态，将第二目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
66.本技术实施例通过采集工作人员及客户在同一时刻的语音信息和表情信息，来判
断工作人员是否处于倦怠状态，通过采集工作人员与客户双方在同一时刻的语音信息和表情信息，以此来判断工作人员是否处于倦怠状态，可以提高判断工作人员的工作状态的准确度。
67.本技术可选的实施例，当确定了工作人员的工作状态为倦怠状态时，在提示工作人员调整工作状态之后，还可以向工作任务分配系统发送请求，该请求用于指示工作任务分配系统减少为该工作人员分配的工作任务。例如，以该应用场景为银行业务场景，当确定某一个银行柜员处于倦怠状态时，可以以语音提醒的方式提醒该银行柜员调整工作状态；或者提醒管理人员，某一个银行柜员处于倦怠状态，尽快安排更换银行柜员，以使进入倦怠状态的银行柜员得以休息。并且可以向工作任务分配系统发送请求，请求工作任务分配系统减少向该处于倦怠状态的银行柜员的窗口指派客户，以使进入倦怠状态的银行柜员得以休息。如此可以避免由于银行柜员长时间工作进入倦怠状态，导致降低用户体验的问题。
68.以上为本技术实施例提供一种状态提醒方法的一些具体实现方式，基于此，本技术还提供了对应的装置。下面将从功能模块化的角度对本技术实施例提供的装置进行介绍。
69.参见图2，图2为本技术实施例提供的一种状态提醒装置的结构示意图，该装置包括：
70.采集模块201，用于在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；
71.输入模块202，用于将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；
72.获取模块203，用于利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；
73.提示模块204，用于若获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。
74.本技术提供了一种状态提醒装置，用于执行对应的方法。在执行所述方法时，在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；然后将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；如果获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。这样，通过在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息，利用预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态，可以根据工作人员与客户交谈过程中的语音及表情信息，确定工作人员是否处于倦怠状态，在工作人员处于倦怠状态时，提醒工作人员调整工作状态，如此可以避免由于工作人员进入倦怠状态继续服务于客户，导致降低客户体验的问题。
75.本技术可选的实施例，所述采集模块201具体用于：
76.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息。
77.本技术可选的实施例，所述获取模块203，具体用于：
78.将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息相
匹配的第一目标数据；
79.根据第一目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第一目标数据相对应的第一目标工作状态，将所述第一目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
80.本技术可选的实施例，所述采集模块201具体用于：
81.采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息；以及采集客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息；其中，采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻相对应。
82.本技术可选的实施例，所述获取模块203，具体用于：
83.将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息，与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息相匹配的第二目标数据；
84.根据第二目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第二目标数据相对应的第二目标工作状态，将所述第二目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。
85.本技术可选的实施例，所述装置还包括发送模块，所述发送模块用于：
86.在提示所述工作人员调整工作状态之后，向工作任务分配系统发送请求，所述请求用于指示所述工作任务分配系统减少为所述工作人员分配的工作任务。
87.本技术实施例还提供了对应的电子设备以及计算机存储介质，用于实现本技术实施例提供的方案。
88.其中，所述设备包括存储器和处理器，在所述存储器中存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令；当所述指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行本技术任一实施例所述的状态提醒方法。
89.所述计算机存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，所述电子设备执行本技术任一实施例所述的状态提醒方法。
90.本技术实施例中提到的“第一”、“第二”等名称中的“第一”、“第二”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一、第二。
91.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(英文：read-only memory，rom)/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
92.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
93.以上所述仅是本技术示例性的实施方式，并非用于限定本技术的保护范围。
94.需要说明的是，本发明提供的一种状态提醒方法及装置，可用于人工智能领域或
金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种状态提醒方法及装置的应用领域进行限定。

技术特征：
1.一种状态提醒方法，其特征在于，所述方法包括：在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；若获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集同一时刻的语音信息和表情信息，具体包括：采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态，具体包括：将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息相匹配的第一目标数据；根据第一目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第一目标数据相对应的第一目标工作状态，将所述第一目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集同一时刻的语音信息和表情信息，具体包括：采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息；以及采集客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息；其中，采集工作人员信息的时刻与采集客户信息的时刻相对应。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态，具体包括：将所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息，与所述预测模型的样本数据进行比对，以得到与所述工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息、所述客户在同一时刻的第二语音信息和第二表情信息相匹配的第二目标数据；根据第二目标数据与工作状态的对应关系，获取与所述第二目标数据相对应的第二目标工作状态，将所述第二目标工作状态作为所述工作人员的工作状态。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在提示所述工作人员调整工作状态之后，所述方法还包括：向工作任务分配系统发送请求，所述请求用于指示所述工作任务分配系统减少为所述工作人员分配的工作任务。7.一种状态提醒装置，其特征在于，所述装置包括：采集模块，用于在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；输入模块，用于将采集的同一时刻的语音信息和表情信息输入至预先训练完成的预测模型中；获取模块，用于利用所述预测模型基于所述同一时刻的语音信息和表情信息获取所述工作人员的工作状态；
提示模块，用于若获取的所述工作人员的工作状态为倦怠状态，则提示所述工作人员调整工作状态。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述采集模块具体用于：采集工作人员在同一时刻的第一语音信息和第一表情信息。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；其中，在所述存储器中存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令；当所述指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-6中任一项所述的状态提醒方法。10.一种计算机存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，所述电子设备执行如权利要求1-6中任一项所述的状态提醒方法。

技术总结
本申请提供了一种状态提醒方法及装置，可应用于人工智能领域或金融领域。在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息；然后将采集的语音信息和表情信息输入至预测模型中；利用预测模型基于语音信息和表情信息获取工作人员的状态；若工作人员的状态为倦怠状态，则提示工作人员调整状态。这样，通过在工作人员与客户交谈过程中，采集同一时刻的语音信息和表情信息，利用预测模型获取工作人员的工作状态，可以根据工作人员与客户交谈过程中的语音及表情信息，确定工作人员是否处于倦怠状态，在工作人员处于倦怠状态时，提醒工作人员调整工作状态，如此可以避免由于工作人员进入倦怠状态继续服务于客户，导致降低客户体验的问题。户体验的问题。户体验的问题。


技术研发人员：张恩兵
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2023.06.06
技术公布日：2023/8/13