Fiche Produit – CallQualityAnalyzer

🚀 Description

CallQualityAnalyzer est un système d’intelligence artificielle qui analyse en temps réel la qualité et l’émotion des appels téléphoniques.
Il permet de détecter si un client est satisfait, neutre ou frustré, en exploitant des signaux audio simulés ou réels (voix, tonalités, bruit).

Il repose sur des techniques avancées de traitement du signal et de machine learning :

• Analyse fréquentielle (FFT, spectrogrammes)

• Extraction de caractéristiques vocales (énergie, spectre, flux, ZCR, MFCC-like)

• Réduction dimensionnelle (ACP)

• Classification robuste via Random Forest

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⚙️ Fonctionnalités principales

• 🎤 Simulation d’appels (satisfait, neutre, frustré) pour entraînement et tests.

• 📊 Extraction de caractéristiques vocales (spectral centroid, rolloff, énergie par bandes, etc.).

• 🧠 Modèle de classification intelligent (Random Forest + PCA) pour prédire l’état émotionnel.

• 🔎 Analyse en temps réel d’un appel (prédiction + confiance).

• 📈 Visualisations avancées :

  • Matrice de confusion

  • Importance des features

  • Projection PCA des appels

  • Spectrogrammes audio

  • Distribution des classes

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🛠️ Cas d’usage

• Centres d’appel / call centers → suivi en temps réel de la satisfaction client.

• Entreprises B2C → monitoring de la qualité du support téléphonique.

• Laboratoires R&D / Universités → recherche en analyse vocale et émotionnelle.

• Solutions de téléphonie cloud → ajout d’un module d’IA pour la qualité des interactions.

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📋 Prérequis techniques

• Python 3.8+

• Bibliothèques : numpy, matplotlib, scipy, scikit-learn, seaborn

• CPU standard (GPU optionnel mais non requis)

• Environ 2-4 Go de RAM pour l’analyse sur des lots d’appels

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📊 Performances (simulation)

• 🎯 Précision moyenne : ~90%

• 🔄 Analyse en temps réel possible pour appels < 30s

• 📉 Réduction de dimension (ACP) → conserve ~90% de la variance

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💼 Offre & Valeur

• Code Python complet (sous licence MIT)

• Documentation claire + tutoriels d’utilisation

• Visualisations professionnelles pour reporting