CN107331383A - 一种基于人工智能电话外呼系统及其实现方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于人工智能的电话外呼系统，其包括一个外呼系统、至少一个人工智能客服系统、以及人工智能客服系统控制下的n个终端。所述的外呼系统中包含存编码器、解码器、智能语音通信交互模块、通信模块、存储模块、任务管理模块。所述的每一个人工智能客服系统包含编码器、解码器、智能语音通信交互模块、通讯模块、语音识别模块、对话系统模块、语音合成模块、存储模块。所述的终端包含编码器、解码器、通信模块、语音输入模块、语音输出模块。

Description

一种基于人工智能电话外呼系统及其实现方法
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电话机器人交互的系统和方法。
背景技术
随着技术的发展，电话外呼已经实现了快捷、方便、高效的特征，同时因其拥有省时、省力、低成本等天然的优点，很多企业用户都建立起自己的电话营销系统平台，用以扩大和维护客户，增加企业效益。同时，电话外呼的应用场景越来越多，包括电话营销、市场调查、客户回访等场景。
目前，市面上已经存在基于语音技术的人工智能客服系统，但是现有的人工智能客服系统只能与呼入电话的用户进行交互，并不能实现主动外呼的功能，由于现有的技术缺陷，在一定程度上极大的浪费了现有的人工智能客服系统的效率，同时增大了一定的人工智能客服的成本。
为了解决以上问题，急需要开发一种新型的能够控制智能电话机器人进行自动外呼的系统。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于人工智能的电话外呼系统及其实现方法。采用本发明的人工智能客服系统及其实现方法，可以使得现有的智能电话机器人实现主动拨打电话，并与用户进行语音互动，并且保证其互动符合逻辑、符合语境。
一种基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于，包括一个外呼系统100、至少一个人工智能客服系统200、以及与人工智能客服系统控制下的n个终端。所述的外呼系统100中包含存编码器110、解码器120、通信模块130、存储模块140、任务管理模块150。所述的每一个人工智能客服系统200包含编码器210、解码器220、通讯模块230、语音识别模块240、对话系统模块250、语音合成模块260、存储模块270。所述的终端300包含编码器310、解码器320、通信模块330、语音输入模块340、语音输出模块350。
所述的外呼系统100中编码器110用于将外呼系统的命令进行加密，解码器120用于将智能电话机器人输入的反馈信息进行解密，通信模块130用于实现外呼系统信息与人工智能客服系统信息的相互交换，存储模块140用于保存号码清单方面的相关信息，任务管理模块150主要用于创建外呼任务。
进一步的，如上所述的存储模块140内部包含被呼叫用户信息、号码清单、号码状态等资料信息。呼叫用户信息指根据客户端返回的用户反馈结果，给用户添加标记，例如优质客户，重点对象等，方便整理外呼结果；号码清单以及号码状态负责分析外呼计划的整体反馈结果。
进一步的，如上所述的任务管理模块150,主要用于创建外呼任务，所述的外呼任务主要包含任务名称，任务内容，开始时间，结束时间，任务类型，任务状态，重播呼叫间隔等。通过网页端录入数据，存储到数据库中，当网页端发送开始信号给控制中心后，控制中心接收成功后查询数据库获取相关内容，首先判断当前时间是否处于可执行时间段内，如果处于，则将任务类型，外呼号码发送给人工智能客服系统200，人工智能客服系统200根据接收到的内容自动拨打电话，当会话接通后，播放语音内容；当客户端通话完毕后，返回通话结果给服务器端，服务器端根据返回的内容，例如拒接，接通，关机等状态进行判断是否加入重呼队列，进行二次呼叫。
所述的人工智能客服系统200中的编码器210用于将人工智能客服系统200传递给外呼系统100和终端300的命令或者信息进行加密，所述的解码器220用于将外呼系统100和终端300传递过来的命令或者信息进行解密，通信模块130用于实现人工智能客服系统200与外呼系统100或终端300的系统信息的相互交换。
所述的人工智能客服系统200中的语音识别模块240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。所述的语音模型为传统声学模型和深度学习模型。更进一步的，所述的语音模型为深度学习模型。
所述的人工智能客服系统200中的对话系统模块250的作用在于通过调用存储模块270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(natural language processing)，也就是中文分词、词性标注、依存分析、实体识别等处理，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。
所述的人工智能客服系统200的语音合成模块260会将对应的应答转换成语音模式。
所述的人工智能客服系统200的存储模块270内部包含知识图库、对话库等资料信息。
所述的终端300中的编码器310用于将终端300发送给人工智能客服系统200的信息进行加密，解码器320用于将人工智能客服系统200的命令进行解密，通信模块330用于实现终端300与人工智能客服系统200之间的信息相互交换，语音输入模块340用于客户输入语音信息，语音输出模块350用于将对应的应答输出给客户。
进一步的，所述的外呼系统100为云端、APP或者服务器部署等。
进一步的，所述的人工智能客服系统200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。
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：
Step1:使用者通过任务管理器150建立呼叫任务，从存储模块140中获取被呼叫用户信息及电话号码清单。
Step2:对号码清单进行筛选后，任务管理器150将呼叫任务下发给对话系统模块250。
Step3：对话系统模块250调用存储模块270中的信息，并将信息传送给语音合成模块260。
Step4：语音合成模块260在接受到对话系统模块250的信号后，合成应答语音。
Step5：语音合成模块260将合成的语音通过语音输出模块350将语音输出给被呼叫用户。
Step6：被呼叫用户通过语音输入模块340输入音频至语音识别模块240。
Step7：语音识别模块240初步获取用户信息后，将信号传送到对话系统模块250。
Step8:对话系统模块250调用存储模块270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260与任务管理模块150。
Step9：对话系统模块250将对被呼叫号码的状态(未呼叫、空号、占线)进行标注处理，并传递给存储模块270。
附图说明
附图说明：
图1为本发明的基于人工智能电话外呼系统的框架图。
图2为外呼系统的结构示意图。
图3为人工智能客服系统的结构示意图。
图4为终端的结构示意图。
主要元件符号说明
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
具体实施方式1：
如图1所示，为本发明的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于，包括一个外呼系统100、至少一个人工智能客服系统200、以及人工智能客服系统控制下的n个终端300。所述的外呼系统100中包含存编码器110、解码器120、通信模块130、存储模块140、任务管理模块150。所述的每一个人工智能客服系统200包含编码器210、解码器220、通讯模块230、语音识别模块240、对话系统模块250、语音合成模块260、存储模块270。所述的终端300包含编码器310、解码器320、通信模块330、语音输入模块340、语音输出模块350。
如图2所示，为本发明的外呼系统的结构示意图。所述的外呼系统100中包含存编码器110、解码器120、通信模块130、存储模块140、任务管理模块150。所述的外呼系统100中编码器110用于将外呼系统的命令进行加密，解码器120用于将人工智能客服输入的反馈信息进行解密，通信模块130用于实现外呼系统信息与人工智能客服系统信息的相互交换，存储模块140用于保存号码清单方面的相关信息，任务管理模块150主要用于创建外呼任务。
进一步的，如上所述的存储模块140内部包含被呼叫用户信息、号码清单、号码状态等资料信息。呼叫用户信息指根据客户端返回的用户反馈结果，给用户添加标记，例如优质客户，重点对象等，方便整理外呼结果；号码清单以及号码状态负责分析外呼计划的整体反馈结果。
进一步的，如上所述的任务管理模块150,主要用于创建外呼任务，所述的外呼任务主要包含任务名称，任务内容，开始时间，结束时间，任务类型，任务状态，重播呼叫间隔等。通过网页端录入数据，存储到数据库中，当网页端发送开始信号给控制中心后，控制中心接收成功后查询数据库获取相关内容，首先判断当前时间是否处于可执行时间段内，如果处于，则将任务类型，外呼号码发送给人工智能客服系统200，人工智能客服系统200根据接收到的内容自动拨打电话，当会话接通后，播放语音内容；当客户端通话完毕后，返回通话结果给服务器端，服务器端根据返回的内容，例如拒接，接通，关机等状态进行判断是否加入重呼队列，进行二次呼叫。
如图3所示，为本发明的人工智能客服系统的示意图。所述的每一个人工智能客服系统200包含编码器210、解码器220、通讯模块230、语音识别模块240、对话系统模块250、语音合成模块260、存储模块270。
所述的人工智能客服系统200中的编码器210用于将人工智能客服系统200传递给外呼系统100和终端300的命令或者信息进行加密，所述的解码器220用于将外呼系统100和终端300传递过来的命令或者信息进行解密，通信模块130用于实现人工智能客服系统200与外呼系统100或终端300的系统信息的相互交换。
所述的人工智能客服系统200中的语音识别模块240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。所述的语音模型为传统声学模型和深度学习模型。更进一步的，所述的语音模型为深度学习模型。
所述的人工智能客服系统200中的对话系统模块250的作用在于通过调用存储模块270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(natural language processing)，也就是中文分词、词性标注、依存分析、实体识别等处理，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。
所述的人工智能客服系统200的语音合成模块260会将对应的应答转换成语音模式。
所述的人工智能客服系统200的存储模块270内部包含知识图库、对话库等资料信息。
如图4所示，为本发明的终端的结构示意图。所述的终端300包含编码器310、解码器320、通信模块330、语音输入模块340、语音输出模块350。
所述的终端300中的编码器310用于将终端300发送给人工智能客服系统200的信息进行加密，解码器320用于将人工智能客服系统200的命令进行解密，通信模块330用于实现终端300与人工智能客服系统200之间的信息相互交换，语音输入模块340用于客户输入语音信息，语音输出模块350用于将对应的应答输出给客户。
进一步的，所述的外呼系统100为云端、APP或者服务器部署等。
进一步的，所述的人工智能客服系统200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。
具体实施方式2：
本发明的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：
Step1:使用者通过任务管理器150建立呼叫任务，从存储模块140中获取被呼叫用户信息及电话号码清单。
Step2:对号码清单进行筛选后，任务管理器150将呼叫任务下发给对话系统模块250。
Step3：对话系统模块250调用存储模块270中的信息，并将信息传送给语音合成模块260。
Step4：语音合成模块260在接受到对话系统模块250的信号后，合成应答语音。
Step5：语音合成模块260将合成的语音通过语音输出模块350将语音输出给被呼叫用户。
Step6：被呼叫用户通过语音输入模块340输入音频至语音识别模块240。
Step7：语音识别模块240初步获取用户信息后，将信号传送到对话系统模块250。
Step8:对话系统模块250调用存储模块270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260与任务管理模块150。
Step9：对话系统模块250将对被呼叫号码的状态(未呼叫、空号、占线)进行标注处理，并传递给存储模块270。
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)

1.一种基于人工智能的电话外呼系统，其包括一个外呼系统、至少一个人工智能客服系统、以及人工智能客服系统控制下的n个终端。所述的外呼系统中包含存编码器、解码器、智能语音通信交互模块、通信模块、存储模块、任务管理模块。所述的每一个人工智能客服系统包含编码器、解码器、智能语音通信交互模块、通讯模块、语音识别模块、对话系统模块、语音合成模块、存储模块。所述的终端包含编码器、解码器、通信模块、语音输入模块、语音输出模块。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的外呼系统中编码器用于将外呼系统的命令进行加密，解码器用于将人工智能客服输入的反馈信息进行解密，通信模块用于实现外呼系统信息与人工智能客服系统信息的相互交换，存储模块用于保存号码清单方面的相关信息，任务管理模块主要用于创建外呼任务。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的存储模块内部包含被呼叫用户信息、号码清单、号码状态等资料信息。
4.如权利要求2所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的任务管理模块,主要用于创建外呼任务，所述的外呼任务主要包含任务名称，任务内容，开始时间，结束时间，任务类型，任务状态，重播呼叫间隔等。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的人工智能客服系统中的编码器用于将人工智能客服系统传递给外呼系统和终端的命令或者信息进行加密，所述的解码器用于将外呼系统和终端传递过来的命令或者信息进行解密，通信模块用于实现人工智能客服系统与外呼系统或终端的系统信息的相互交换。
6.如权利要求1所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的人工智能客服系统中的语音识别模块中生成的语音模型为传统声学模型和深度学习模型。
7.如权利要求1所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的人工智能客服系统中的语音识别模块中生成的语音模型为深度学习模型。
8.如权利要求1所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的外呼系统为云端或者APP。
9.如权利要求1所述的基于人工智能的电话外呼系统，其特征在于：所述的人工智能客服系统包含云端、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。
10.一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：
Step1:使用者通过任务管理器建立呼叫任务，从存储模块中获取被呼叫用户信息及电话号码清单。
Step2:对号码清单进行筛选后，任务管理器将呼叫任务下发给对话系统模块。
Step3：对话系统模块调用存储模块中的信息，并将信息传送给语音合成模块。
Step4：语音合成模块在接受到对话系统模块的信号后，合成应答语音。
Step5：语音合成模块将合成的语音通过语音输出模块将语音输出给被呼叫用户。
Step6：被呼叫用户通过语音输入模块输入音频至语音识别模块。
Step7：语音识别模块初步获取用户信息后，将信号传送到对话系统模块。
Step8:对话系统模块调用存储模块信息，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与任务管理模块。
Step9：对话系统模块将对被呼叫号码的状态(未呼叫、空号、占线)进行标注处理，并传递给存储模块。
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