虽然Matthew Fernandez 和Akash Krishnan两Kaiyun官方网站app登录 刚到法定开车的年龄，但是他们已经发明了一个能够听懂人类语言，并监测人类说话情绪的算法。
现在，这两个小伙儿利用自己的算法创立了一家名为Simple Emotion的公司，试图利用人工智能技术颠覆呼叫中心行业。
不管是人工客服，还是
机器人助手，只要无法领会用户意图肯定会带来糟糕的客户服务体验，引发顾客投诉，这种紧张关系势必会造成客户流失，继而影响企业发展。
Fernandez 和Krishnan两人在高中读书时启动了这个AI项目的开发，他们希望能用自己开发的AI算法识别人类说话时所传达的情绪，并且为坐席代表提供实时反馈。这些信息能帮助人工坐席为顾客提供优质的服务体验，也能达到企业高水准的培训目的。
Simple Emotion人工智能算法可以监测说话时的声学特征，比如发音频率，声音高低，以及语气的变化等，然后该算法会和一个声音和语气数据库进行比对，通过找到最相似的情绪类型识别出说话者的真实情绪。
Fernandez和Krishnan从数据库内挑选了专门表达情绪的音频文件，作为样例训练他们的算法识别不同的情绪声音。目前，Simple Emotion人工智能算法已经可以理解识别30-40种不同类型的情绪了。
利用Simple Emotion算法，企业可以进行语音分析，或是通过
应用程序接口直接将该算法整合到企业自己的客户服务工具里。
那么问题来了，为什么两个16岁的孩子会决定开发AI算法呢？
“我们看了科幻
电影《我，机器人》，从其中的一句台词受到了启发，”Fernandez说道，如今的他很快就要从斯坦福大学毕业了。这句台词就是机器人桑尼对威尔史密斯说的：“我从你的声音里看出你压力很大。”
“我们开始搜索关于情绪监测的资料，”Fernandz补充说，“实际上，这个领域并不成熟，因此我们决定自己开发算法。”
Fernandez和 Krishnan在完成家庭作业之后，便开始阅读学习相关研究论文，在项目最终完成了时他们编写了30页文档代码和60页的论文来解释这个算法是如何运作的。两人更是获得了西门子MST科学奖——算是最具影响力的高中生国家级奖项了。
虽然两人进入了大学深造（Fernandez 在斯坦福大学，Krishnan在麻省理工学院），但是他们还是继续不断优化Simple Emotion人工智能语音情绪算法，投入的精力甚至超过了各自在学业上的时间。
实际上，Simple Emotion并不是行业内第一个评估顾客情绪的人工智能算法，但是 Fernandez 和Krishnan认为，他们的算法是最准确的，因为它是直接评估语音数据的。
其他的情绪评估算法，基本上都是现将语音转换成文本，然后通过搜索关键字来识别情绪。由于准确度不高，企业往往需要投入人力去抽查电话录音，评估客服服务质量，这无疑会让企业增加更多成本。而且，就算通话结束之后给顾客发送问卷调查，很多顾客也基本上不会填写。
