@InProceedings{Petersen2020_457,
<br/>   author = {Marcus Petersen and Karl-Heinz Niedrist and Matthias Busch and Florian Marquardt and Ingo Siegert},
<br/>   booktitle = {Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2020},
<br/>   title = {Emergency Service – Sprachbasierte Klassifikation eingehender Anrufe in Ausnahmesituationen},
<br/>   year = {2020},
<br/>   editor = {Andreas Wendemuth and Ronald Böck and Ingo Siegert},
<br/>   month = mar,
<br/>   pages = {206--213},
<br/>   publisher = {TUDpress, Dresden},
<br/>   abstract  = {In diesem Beitrag präsentieren wir einen sprachbasierten Ansatz zur
automatisierten Klassifikation und Selektion von eingehenden Anrufen einer Kundenhotline
in Ausnahmesituationen. Eine Ausnahmesituation tritt z.B. genau dann
ein, wenn der Strom in einem Netzgebiet großflächig ausfällt. Davon sind in der Regel
viele Unternehmen/Haushalte betroffen, die sich in Folge dessen vermehrt bei
der Kundenhotline des zugehörigen Netzbetreibers melden. Woraufhin es dort zu einer
Überlastsituation kommt, in der nur noch ein Bruchteil der Anrufe bearbeitet
werden kann. Die Auswahl der Anrufe erfolgt dabei zufällig, sodass auch Anrufe
von besonderer Wichtigkeit – sog. Emergency Calls (EC) – unbearbeitet bleiben,
was dramatische Folgen haben kann. In dem hier vorgestellten Lösungsansatz werden
daher Sprachinhalt und -prosodie eines jeden Anrufenden analysiert und für die
Klassifikation miteinander kombiniert. Das Ergebnis ist eine Klasse, die die Priorität
des Anrufs widerspiegelt und als Selektionskriterium genutzt werden kann. Ziel ist
es alle Emergency Calls zu erkennen, zu selektieren und unmittelbar zu bearbeiten.},
<br/>   isbn = {978-3-959081-93-1},
<br/>   issn = {0940-6832},
<br/>   keywords = {Poster},
<br/>   url = {https://www.essv.de/pdf/2020_206_213.pdf},
<br/>}