CN111179936B - 通话录音监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是关于通话录音监控方法。该方法包括：对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音；将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息；将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，其中，所述通话分析结果至少用于指示所述通话双方的情感；将所述通话分析结果进行存储。通过本发明的技术方案，可将通话双方的通话语音进行语音识别，以获得通话文本信息，然后将通话文本信息进行自动分析，以自动获得通话分析结果，进而将通话分析结果进行存储，从而避免用户人为地通过人工方式对通话语音进行分析，进而提高通话文本信息的分析效率。
Description
技术领域
本发明涉及终端技术领域，尤其涉及通话录音监控方法。
背景技术
目前，为了便于之后能够对通话内容进行管理，常常会对通话双方的语音进行监控，以获取到通话双方的通话语音，之后再人为地通过人工方式对通话语音进行分析，获得一些关键的通话内容，如获得通话双方在通话过程中的情感；然而这种分析方式，需要大量人为操作而且分析效率较低，不利于后期进行管理。
发明内容
本发明实施例提供了通话录音监控方法。所述技术方案如下：
根据本发明实施例提供了一种通话录音监控方法，包括：
对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音；
将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息；
将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，其中，所述通话分析结果至少用于指示所述通话双方的情感；
将所述通话分析结果进行存储。
在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的语气词；
获取所述通话双方在日常沟通文本中的情感词；
根据所述语气词和/或所述情感词，对所述通话文本信息中的情感进行识别，获得所述通话文本信息所属的情感类别；
输出所述通话文本信息所属的情感类别的情感置信度。
在一个实施例中，当所述语气词包括多个用于表征情感的词时，所述根据所述语气词，对所述通话文本信息中的情感进行识别，获得所述通话文本信息所属的情感类别，包括：
设所述通话文本信息中用于表征情感的词的词汇数量为Ni，则第i个用于表征情感的词在所述通话文本信息中的重要程度为Fi，i＝1,2,3，...，n：
其中fi为第i个用于表征情感的词的语义权重系数，
pi为第i个用于表征情感的词的修正系数，
即
根据Fi的大小进行排序，确定排名第一的用于表征情感的词；
根据所述排名第一的用于表征情感的词，确定所述通话文本信息所属的情感类别。在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的头部信息；
分析所述头部信息，以确定所述通话文本信息所属的通话主题。
在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
对所述通话文本信息进行分词，得到至少两个词序列；
从所述至少两个词序列中提取若干个关键词；
将所述若干个关键词进行组合，生成指定长度的摘要信息；
根据所述指定长度的摘要信息，确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型。
在一个实施例中，在确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型之后，所述方法还包括：
确定所述通话类型的置信度；
将所述通话类型的置信度进行输出。
在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的用户属性信息，其中，所述用户属性信息包括：通话双方的称呼、电话、地址、即时通讯账号、家庭情况中的至少一项；
根据所述用户属性信息生成所述通话双方的标准结构化信息。
在一个实施例中，所述方法还包括：
在将所述通话文本信息进行分析之前，识别所述通话文本信息中的错误信息；
输出所述错误信息；
判断是否接收到针对所述错误信息的修正指令；
根据所述修正指令，纠正所述错误信息；
在纠正所述错误信息后，更新所述通话文本信息。
在一个实施例中，所述对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音，包括：
在所述通话双方接通电话后，对所述本次通话的通话状态进行监控；
判断所述通话状态是否处于隐私模式；
当所述通话状态已开启所述隐私模式时，则不获取所述通话双方的通话语音，并提示当前已开启所述隐私模式；
当所述通话状态未开启所述隐私模式时，继续判断所述通话状态当前是否处于单通模式；
当所述通话状态当前处于单通模式时，发出告警信息；
当所述通话状态当前不处于单通模式时，记录所述通话双方的通话语音。
在一个实施例中，所述对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音，包括：
在监测到所述通话双方中主叫端发起的通话请求时，确定所述主叫端的标识；
判断所述主叫端的标识是否在黑名单中；
当所述主叫端的标识不在黑名单中，将所述通话请求发送至所述通话双方的被叫端，以建立所述通话双方的通话连接；
在建立所述通话连接后，对所述通话双方之间产生的通话进行录音，生成录音文件；
所述将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息，包括：
确定所述录音文件的当前时长；
通过所述当前时长，判断所述通话双方之间产生的通话是否为长通话；
如果所述通话双方之间产生的通话是长通话，则将所述录音文件转换成所述通话文本信息；其中，所述长通话是指通话时长大于预设时长的通话；以及
所述方法还包括：
判断所述通话文本信息与预设的骚扰关键信息之间的匹配度；
当所述匹配度不小于预设匹配度阈值时，将所述主叫端的标识存储至黑名单中。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在获得通话双方的通话语音之后，可将通话双方的通话语音进行语音识别，以获得通话文本信息，然后将通话文本信息进行自动分析，以自动获得通话分析结果，进而将通话分析结果进行存储，从而避免用户人为地通过人工方式对通话语音进行分析，进而提高通话文本信息的分析效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种通话录音监控方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的另一种通话录音监控方法的流程图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种通话录音监控方法，该方法可用于通话录音监控程序、系统或装置中，且该方法对应的执行主体可以是终端或服务器，如图1所示，该方法包括步骤S101至步骤S104：
在步骤S101中，对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音；
在步骤S102中，将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息；
在步骤S103中，将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，其中，所述通话分析结果至少用于指示所述通话双方的情感；
在步骤S104中，将所述通话分析结果进行存储。
在获得通话双方的通话语音之后，可将通话双方的通话语音进行语音识别，以获得通话文本信息，然后将通话文本信息进行自动分析，以自动获得通话分析结果，进而将通话分析结果进行存储，从而避免用户人为地通过人工方式对通话语音进行分析，进而提高通话文本信息的分析效率。
如图2所示，在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
在步骤S201中，提取所述通话文本信息中的语气词；
语气词可以是啊、呢、吗、罢了、一般、而已、再说等能够表示用户语气的词。
在步骤S202中，获取所述通话双方在日常沟通文本中的情感词；
在步骤S203中，根据所述语气词和/或所述情感词，对所述通话文本信息中的情感进行识别，获得所述通话文本信息所属的情感类别；
在步骤S204中，输出所述通话文本信息所属的情感类别的情感置信度。
根据通话双方在日程中使用的情感词和本次的通话文本信息中的语气词，可对本次的通话文本信息中表达的情感进行识别，以准确获得本次的通话文本信息所属的情感类别，并确定该情感类别的情感置信度，以确定本次的通话文本信息所属的情感类型的可信度。
在一个实施例中，当所述语气词包括多个用于表征情感的词时，所述根据所述语气词，对所述通话文本信息中的情感进行识别，获得所述通话文本信息所属的情感类别，包括：
设所述通话文本信息中用于表征情感的词的词汇数量为Ni，则第i个用于表征情感的词在所述通话文本信息中的重要程度为Fi，i＝1,2,3，...，n：
其中fi为第i个用于表征情感的词的语义权重系数，
pi为第i个用于表征情感的词的修正系数，
即
根据Fi的大小进行排序，确定排名第一的用于表征情感的词；
根据所述排名第一的用于表征情感的词，确定所述通话文本信息所属的情感类别。
由于通话中可能包含多种用于表征情感的词，如表示高兴的词、表示愤怒的词、表示失落的词、表示喜爱的词等，对于多种表征情感的词并存的情况，需要仔细去甄别才能分析通话双方的主要情感，而通过本实施例可根据Fi的大小进行排序，确定出排名第一的用于表征情感的词，进而根据该排名第一的用于表征情感的词准确确定出此次谈话的主要情感类别倾向，例如，排名第一的用于表征情感的词为“哈哈哈”时，则本次的通话文本信息所属的情感类别为高兴。
在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的头部信息；头部信息可以是通话文本信息中的前几个字符。
分析所述头部信息，以确定所述通话文本信息所属的通话主题。
通过提取通话文本信息中的头部信息，可准确确定通话文本信息所属的通话主题，例如可确定本次通话的通话主题为天气、娱乐、饮食、疾病等。
在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
对所述通话文本信息进行分词，得到至少两个词序列；
从所述至少两个词序列中提取若干个关键词；关键词的数目可以是1个或多个。
将所述若干个关键词进行组合，生成指定长度的摘要信息；指定长度可以是预设长度，如该预设长度可以是10个字符等。
根据所述指定长度的摘要信息，确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型。
通过对通话文本信息进行分词，可得到至少两个词序列，进而从所述至少两个词序列中提取若干个关键词，然后将所述若干个关键词进行组合，生成指定长度的摘要信息，进而即可根据所述指定长度的摘要信息，准确确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型，如确定通话双方的通话是投诉类型、咨询类型还是某方面业务(如电话业务、套餐业务、密码重置业务)类型。
在一个实施例中，在确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型之后，所述方法还包括：
确定所述通话类型的置信度；
将所述通话类型的置信度进行输出。
在确定通话类型后，可确定通话类型的置信度，然后将该通话类型的置信度进行输出，从而明确通话类型的可信度。
在一个实施例中，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的用户属性信息，其中，所述用户属性信息包括：通话双方的称呼、电话、地址、即时通讯账号、家庭情况中的至少一项；
根据所述用户属性信息生成所述通话双方的标准结构化信息。
通过提取通话文本信息中的用户属性信息，可生成通话双方的标准结构化信息，以便于后续的客户跟踪；当然，还可通过自然语言处理辅助地址对上述地址的识别做自动补充和纠正。
另外，通过上述几个实施例将通话文本信息进行分析，可自动识别出其中的有效通话信息，从而可以进行通话信息分类、通话质检、客户信息筛选、话术提示等功能。
在一个实施例中，所述方法还包括：
在将所述通话文本信息进行分析之前，识别所述通话文本信息中的错误信息；
输出所述错误信息；
判断是否接收到针对所述错误信息的修正指令；
根据所述修正指令，纠正所述错误信息；
在纠正所述错误信息后，更新所述通话文本信息。
通过识别通话文本信息中的错误信息，可自动输出所述错误信息，从而确定通话文本信息中有错误的片段，并给出正确的文本结果，以纠正通话分析结果。而通过判断是否接收到针对所述错误信息的修正指令，可根据所述修正指令，纠正所述错误信息，并在纠正所述错误信息后，自动更新所述通话文本信息，以便于之后能够准确分析，提高通话文本信息的分析准确率。
在一个实施例中，所述对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音，包括：
在所述通话双方接通电话后，对所述本次通话的通话状态进行监控；
判断所述通话状态是否处于隐私模式；
在隐私模式下通话双方不允许监控通话双方的通话。
当所述通话状态已开启所述隐私模式时，则不获取所述通话双方的通话语音，并提示当前已开启所述隐私模式；
由于隐私模式下通话双方不允许监听通话双方之间的通话，因而，当通话状态为已开启隐私模式时，可不获取通话双方的通话语音，并自动提示当前已开启隐私模式。
当所述通话状态未开启所述隐私模式时，继续判断所述通话状态当前是否处于单通模式；
当通话状态为未开启隐私模式时，允许监控通话双方之间的通话。
单通模式为通话双方只有一方信号好，能听到另一方声音，而另一方信号不好，不能听到通话声音。例如通话双方为AB两方，则单通模式下只有A方能听到B方通话而B方听不到A方声音，或者只有B方能听到A方通话而A方听不到B方声音。
当所述通话状态当前处于单通模式时，发出告警信息；
当所述通话状态当前不处于单通模式时，记录所述通话双方的通话语音。
在通话状态当前处于单通模式时，说明通话双方的信号并不好只有一方能听到通话声音，因而，可发出告警信息，从而提醒通话双方，且由于本次通话信号不好通话信息并不完整，因而，可不记录通话语音；而当通话双方当前不处于单通模式即处于双通模式时，说明通话双方的通话信号良好，因而，可自动记录通话双方的通话语音，以便于之后进行准确分析。
在一个实施例中，所述对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音，包括：
在监测到所述通话双方中主叫端发起的通话请求时，确定所述主叫端的标识；
判断所述主叫端的标识是否在黑名单中；
当所述主叫端的标识不在黑名单中，将所述通话请求发送至所述通话双方的被叫端，以建立所述通话双方的通话连接；
如果在黑名单即可拒绝通话，不再建立通话双方的通话连接，避免被叫端被打扰；而主叫端的标识可以至主叫端的电话、编码等唯一标识。
在建立所述通话连接后，对所述通话双方之间产生的通话进行录音，生成录音文件；
所述将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息，包括：
确定所述录音文件的当前时长；
通过所述当前时长，判断所述通话双方之间产生的通话是否为长通话；
如果所述通话双方之间产生的通话是长通话，则将所述录音文件转换成通话文本信息；其中，所述长通话是指当前时长大于预设时长的通话；以及
所述方法还包括：
判断所述通话文本信息与预设的骚扰关键信息之间的匹配度；
预设的骚扰关键信息可以是预先设置的若干个骚扰关键词。
当所述匹配度不小于预设匹配度阈值时，将所述主叫端的标识存储至黑名单中。
在建立通话双方的通话连接后，可对通话双方之间的通话进行录音，从而生成录音文件，然后在确定录音文件的当前时长后，可判断通话双方之间产生的通话是否为长通话，如果通话双方之间产生的通话是长通话，则说明当前通话有效信息较多，值得分析，因而，可将录音文件自动转换成文本信息，进而判断文本信息与预设的骚扰关键信息之间的匹配度，若匹配度不小于预设匹配度阈值，则说明主叫端很可能是骚扰端，因而，可自动将主叫端的标识存储至黑名单中，从而避免作为该主叫端的骚扰端再次打扰到通话双方的被叫端。
最后，需要明确的是：本领域技术人员可根据实际需求，将上述多个实施例进行自由组合。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未发明的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (3)
1.一种通话录音监控方法，其特征在于，包括：
对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音；
将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息；
将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，其中，所述通话分析结果至少用于指示所述通话双方的情感；
将所述通话分析结果进行存储；
所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的头部信息；
分析所述头部信息，以确定所述通话文本信息所属的通话主题；
所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
对所述通话文本信息进行分词，得到至少两个词序列；
从所述至少两个词序列中提取若干个关键词；
将所述若干个关键词进行组合，生成指定长度的摘要信息；
根据所述指定长度的摘要信息，确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型；
在确定所述通话双方的通话文本信息所属的通话类型之后，所述方法还包括：
确定所述通话类型的置信度；
将所述通话类型的置信度进行输出；
所述方法还包括：
在将所述通话文本信息进行分析之前，识别所述通话文本信息中的错误信息；
输出所述错误信息；
判断是否接收到针对所述错误信息的修正指令；
根据所述修正指令，纠正所述错误信息；
在纠正所述错误信息后，更新所述通话文本信息；
所述对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音，包括：
在所述通话双方接通电话后，对所述通话的通话状态进行监控；
判断所述通话状态是否处于隐私模式；
当所述通话状态已开启所述隐私模式时，则不获取所述通话双方的通话语音，并提示当前已开启所述隐私模式；
当所述通话状态未开启所述隐私模式时，继续判断所述通话状态当前是否处于单通模式；
当所述通话状态当前处于单通模式时，发出告警信息；
当所述通话状态当前不处于单通模式时，记录所述通话双方的通话语音；
所述对通话双方的通话过程进行录音监控，获取通话双方的通话语音，包括：
在监测到所述通话双方中主叫端发起的通话请求时，确定所述主叫端的标识；
判断所述主叫端的标识是否在黑名单中；
当所述主叫端的标识不在黑名单中，将所述通话请求发送至所述通话双方的被叫端，以建立所述通话双方的通话连接；
在建立所述通话连接后，对所述通话双方之间产生的通话进行录音，生成录音文件；
所述将所述通话双方的通话语音进行识别，获得通话文本信息，包括：
确定所述录音文件的当前时长；
通过所述当前时长，判断所述通话双方之间产生的通话是否为长通话；
如果所述通话双方之间产生的通话是长通话，则将所述录音文件转换成所述通话文本信息；其中，所述长通话是指通话时长大于预设时长的通话；以及
所述方法还包括：
判断所述通话文本信息与预设的骚扰关键信息之间的匹配度；
当所述匹配度不小于预设匹配度阈值时，将所述主叫端的标识存储至黑名单中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的语气词；
获取所述通话双方在日常沟通文本中的情感词；
根据所述语气词和/或所述情感词，对所述通话文本信息中的情感进行识别，获得所述通话文本信息所属的情感类别；
输出所述通话文本信息所属的情感类别的情感置信度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述通话文本信息进行分析，获得通话分析结果，包括：
提取所述通话文本信息中的用户属性信息，其中，所述用户属性信息包括：通话双方的称呼、电话、地址、即时通讯账号、家庭情况中的至少一项；
根据所述用户属性信息生成所述通话双方的标准结构化信息。
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