CN106550156A - 一种基于语音识别的人工智能客服系统及其实现方法 - Google Patents

一种基于语音识别的人工智能客服系统及其实现方法 Download PDF

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Abstract

一种基于语音识别的人工智能客服系统，其特征在于，包括至少一个服务器和至少一个终端。进一步的，所述的服务器的特征在于包含语音识别模块、对话系统模块、语音合成模块和存储模块。所述的终端的特征在于包含语音输入模块、语音输出模块。一种基于语音识别的智能客服系统的实现方法的特征在于包含如下步骤：A、用户通过语音输入模块201输入音频至语音识别模块101。B、语音识别模块101初步获取用户信息后，将信号传送到对话系统模块102。C、对话系统模块102调用存储模块104信息，用来分析用户语音信息内容和指令内容，并推断出用户的意图，并将信号传送给对语音合成模块103。D、语音合成模块103在接受到对话系统模块102的信号后，合成应答语音。语音合成模块103将合成的语音通过语音输出模块201进行语音输出。

Description

一种基于语音识别的人工智能客服系统及其实现方法
技术领域
本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种基于语音技术实现和智能人工客服交互的系统和方法。
背景技术
智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的技术手段，主要包括大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等等。智能客服系统具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的方法；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。
目前基于文本的人工智能客服机器人很多，如小i机器人、智齿之类等，但是能将此类基于文本的人工智能客服，通过用语音交互的方式，运用于电话上面，却是行业里的瓶颈。但是用AI客服取代原有的人工坐席，可以降低人工成本，解决因人工坐席忙或者休息无法回答客户的问题。所以开发AI客服一直是行业里面的急切需求。
有鉴于此，本发明提供一种基于语音识别的人工智能客服系统及其实现方法。采用本发明的人工智能客服系统，可以在任意时间段与客服进行语音互动，且能得到符合逻辑、符合语境的准确的答复。
发明内容
本发明涉及一种基于语音识别的人工智能客服系统及其实现方法。
一种基于语音识别的人工智能客服系统，其特征在于，包括至少一个服务器100和至少一个终端200。
进一步的，所述的服务器100的特征在于包含语音识别模块101、对话系统模块102、语音合成模块103和存储模块104。所述的语音识别模块101与所述的对话系统模块102相连，所述的对话系统模块102与语音合成模块103相连，所述的对话系统模块102与存储模块104相连。
进一步的，所述的语音识别模块101的作用在于降噪、去除混响、以及去除周围环境中的干扰因素，并提取语音特征，生成语音模型。进一步的，所述的模型为传统声学模型和深度学习模型。更进一步的，采用深度学习模型。
进一步的，所述的对话系统模块102的作用在于通过调用存储模块104的资料库，利用深度学习DL(deep Iearning)进行中文自然语言处理NLP(naturaI Ianguageprocessing)，包括但不限定于中文分词、词性标注、依存分析、实体识别处理，进而推断用户可能的意图，从而做出相应的符合逻辑的，语句通顺的应答。
进一步的，所述的语音合成模块103会将对应的应答转换成语音模式。
进一步的，所述的存储模块104内部包含知识图库、对话库等资料信息。
进一步的，所述的服务器100包含云端、APP、以及那些场景控制系统和智能语音系统独立于APP的一切设备。
进一步的，所述的终端200的特征在于包含语音输入模块201、语音输出模块202。进一步优选的，所述的智能客服设备202的特征在于包含语音输入模块201、语音输出模块202和场景显示模块203。
进一步的，所述的语音输入模块201与与所述的语音识别模块202相连，所述的语音输出模块202与对话管理模块103相连。
进一步的，所述的语音输入模块201用于客户输入语音信息。
进一步的，所述的语音输出模块202用于将对应的应答输出给客户。
进一步优选的，在所述的智能客服设备200上安装有显示设备和音频设备。
进一步的，所述的显示设备包含数码显示器、二维图显示器、三维显示器、机械式显示器。
进一步的，所述的音频设备包含话筒、麦克风、耳机、电话、手机、收音机等。
进一步优选的，在服务器100和终端200中都含有一通信模块。所述的通信模块用于实现服务器与终端的通讯。
进一步优选的，通讯模块经过解码器204和编码器205将语音输入和语音输出进行保密处理。
一种基于语音识别的智能客服系统的实现方法的特征在于包含如下步骤：
A、用户通过语音输入模块201输入音频至语音识别模块101。
B、语音识别模块101初步获取用户信息后，将信号传送到对话系统模块102。对话系统模块102调用存储模块104信息，用来分析用户语音信息内容和指令内容，并推断出用户的意图，并将文本答案传送给对语音合成模块103。
C、语音合成模块103在接受到对话系统模块102的信号后，合成应答语音。
D、语音合成模块103将合成的语音通过语音输出模块201进行语音输出。
附图说明：
图1是本发明所揭示的一种基于语音识别的智能客服系统。
图2是本发明实施例所揭示的一种基于语音识别的人工智能电话客服系统。
主要元件符号说明
服务器 100
终端 200
语音识别模块 101
对话系统模块 102
语音合成模块 103
存储模块 104
语音输入模块 201
语音输出模块 202
云端 110
电话 210
云端通信模块 105
电话通讯模块 203
解码器 204
编码器 205
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施案例1：
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、完整的描述。一种基于深度学习模型的人工智能客服系统，其包括云端110和电话210两部分。云端110中包含通信模块105、编码器204、解码器205、语音识别模块101、对话系统模块102、语音合成模块103、存储模块104，其中，通信模块105通过解码器204与语音识别模块101相连，语音识别模块101与对话系统模块102相连，对话系统模块102与存储模块104相连，对话系统模块102与语音合成模块103相连，最终语音合成模块103通过编码器205将信号通过通讯模块105传送到电话210中。电话210中包含语音输入模块201、语音输出模块202、通信模块203、解码器204和编码器205，其中，语音输入模块201通过编码器204与通讯模块203相连，通讯模块203将从云端接受到的信号通过解码器205与语音输出模块相连。
本实施例中一种基于深度学习模型的人工智能客服系统的工作过程如下所示：用户通过电话210上的语音输入模块201，采集语音信息，然后将信号通过编码器204加密后传送给通信模块203，接着电话端的通信模块203与云端的通信模块110相互通信，接着将加密后的语音传送给语音识别模块101，语音识别模块101首先降噪、去除混响、去除周围环境中的干扰因素，接着提取语音特征，通过基于深度神经网络的深度学习算法进行分析建模，生成语音模型。接着语音识别模块101将信号传送给对话系统模块102，对话系统模块102在语音识别模块的基础上，调用存储模块104，进行NLP过程和深度学习过程，从而推断出用户可能的意图，并作出相应的应答。接着将应答传送到语音合成模块103，语音合成模块103对应答进行处理生成语音，然后通过编码器205加密后传送给通信模块105，接着云端的通信模块105与电话210的通讯模块203进行相互通信，最终通过解码器205将信号解密并由语音输出模块202将语音应答输出给客户。
以上所述实施例，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于语音识别的人工智能客服系统，其特征在于，包括至少一个服务器和至少一个终端。所述的服务器的特征在于包含语音识别模块、对话系统模块、语音合成模块和存储模块。所述的终端的特征在于包含语音输入模块、语音输出模块。
2.如权利要求1所述的语音识别模块与所述的对话系统模块相连，所述的对话系统模块与语音合成模块相连，所述的对话系统模块与存储模块相连。所述的语音输入模块与所述的语音识别模块相连，所述的语音输出模块与对话管理模块相连。
3.如权利要求1和权利要求2所述的智能客服系统，其服务器和终端都含有一通信模块。
4.如权利要求1和权利要求2所述的智能客服系统，其服务器和终端中都包含至少一个编码器和至少一个解码器。
5.如权利要求1所述的语音识别模块的作用在于降噪、去除混响、以及去除周围环境中的干扰因素，并提取语音特征，生成语音模型。
6.如权利要求1所述的对话系统模块的作用在于通过调用存储模块的资料库来分析用户语音信息内容和指令内容，做出中文自然语义的处理，即NLP(naturaI Ianguageprocessing)，包括但不限定于中文分词、词性标注、依存分析、实体识别处理，进而推断用户可能的意图，从而做出相应的符合逻辑的，语句通顺的应答。
7.如权利要求1所述的存储模块内部包含知识图库、对话库等资料信息。
8.如权利要求1所述的语音输入模块用于客户输入语音信息。
9.如权利要求1所述的语音输出模块用于将对应的应答输出给客户。
10.一种基于语音识别的人工智能客服系统的实现方法的特征在于包含如下步骤：
A、用户通过语音输入模块201输入音频至语音识别模块101。
B、语音识别模块101初步获取用户信息后，将信号传送到对话系统模块102。对话系统模块102调用存储模块104信息，用来分析用户语音信息内容和指令内容，并推断出用户的意图，并将文本答案传送给对语音合成模块103。
C、语音合成模块103在接受到对话系统模块102的信号后，合成应答语音。
D、语音合成模块103将合成的语音通过语音输出模块201进行语音输出。
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