CN107945808A - 一种基于声纹识别的客户管理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于声纹识别的客户管理方法及装置。本发明中的客户管理方法引入了声纹识别功能，数据库中先预置了各个客户的声学模型和与各个声学模型对应的客户档案，当数据库中有记录的客户电话呼入时，会提取客户语音中的声学特征与数据库中声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则说明呼入的客户对应匹配分数最高的声学模型，调出分数最高的声学模型对应的客户档案，为客服人员提供客户的资料，提供更精确的服务，解决了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及声纹应用领域，尤其涉及一种基于声纹识别的客户管理方法及装置。
背景技术
在地产和保险等行业，销售的数量众多，而且流动率大，客户信息不利于统一管理，电话服务过程中，客户呼入时，客户身份确认和识别还停留在对话模式下，对客服人员依赖性很大，而且效率低下，容易造成辨识错误或者无法辨识客户身份情况。
因此，导致了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种基于声纹识别的客户管理方法及装置，解决了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题。
本发明提供了一种基于声纹识别的客户管理方法，包括：
S1：接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
S2：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤S3；
S3：获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
优选地，还包括：步骤S4；
步骤S2具体包括：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤S3，若否，则执行步骤S4；
S4：根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案。
优选地，步骤S1具体包括：
S11：接收待验证语音，对待验证语音进行端点检测，获取待检测语音中的说话人语音；
S12：对说话人语音进行去噪处理，对去噪后的说话人语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征。
本发明提供了一种基于声纹识别的客户管理装置，包括：
特征提取单元，用于接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
匹配判断单元，用于将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则触发档案调取单元；
档案调取单元，用于获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
优选地，还包括：新建档案单元；
匹配判断单元具体用于将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则触发档案调取单元，若否，则触发新建档案单元；
新建档案单元，用于根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案。
优选地，特征提取单元具体包括：
端点子单元，用于接收待验证语音，对待验证语音进行端点检测，获取待检测语音中的说话人语音；
提取子单元，用于对说话人语音进行去噪处理，对去噪后的说话人语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明提供了一种基于声纹识别的客户管理方法，包括：S1：接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；S2：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤S3；S3：获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
本发明中的客户管理方法引入了声纹识别功能，数据库中先预置了各个客户的声学模型和与各个声学模型对应的客户档案，当数据库中有记录的客户电话呼入时，会提取客户语音中的声学特征与数据库中声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则说明呼入的客户对应匹配分数最高的声学模型，调出分数最高的声学模型对应的客户档案，为客服人员提供客户的资料，提供更精确的服务，解决了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理方法的一个实施例的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理方法的另一个实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于声纹识别的客户管理方法及装置，解决了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供了一种基于声纹识别的客户管理方法的一个实施例，包括：
步骤101：接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
需要说明的是，声学特征可以根据需要而定，可以为声谱特征和/或韵律学特征和/或音质特征等；
声谱特征包括MFCC特征和GFCC特征等；
韵律学特征包括Pitch特征、Short Term Energy特征、ZCR特征和Speed特征等；
音质特征包括Formants特征等。
步骤102：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤103；
需要说明的是，匹配分数最高的声学模型可能为匹配的客户，但是如果是新客户的话，即使匹配分数最高的声学模型也不是匹配的客户，因此需要设置预置阈值，当最高的匹配分数高于预置阈值时，则说明是老客户，当最高的匹配分数低于预置阈值时，则说明是新客户。
步骤103：获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
需要说明的是，当呼入的客户为老客户时，则对应调出分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
本实施例中的客户管理方法引入了声纹识别功能，数据库中先预置了各个客户的声学模型和与各个声学模型对应的客户档案，当数据库中有记录的客户电话呼入时，会提取客户语音中的声学特征与数据库中声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则说明呼入的客户对应匹配分数最高的声学模型，调出分数最高的声学模型对应的客户档案，为客服人员提供客户的资料，提供更精确的服务，解决了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题。
以上为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理方法的一个实施例，以下为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理方法的另一个实施例。
请参阅图2，本发明实施例提供了一种基于声纹识别的客户管理方法的另一个实施例，包括：
步骤201：接收待验证语音，对待验证语音进行端点检测，获取待检测语音中的说话人语音；
需要说明的是，进行端点检测是为了正确获取说话人语音，将非说话人语音去除，减少后续处理过程所需的时间。
步骤202：对说话人语音进行去噪处理，对去噪后的说话人语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
需要说明的是，说话人语音会存在一定的噪声，所以需要进行去噪处理。
步骤203：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤204，若否，则执行步骤205；
需要说明的是，匹配分数最高的声学模型可能为匹配的客户，但是如果是新客户的话，即使匹配分数最高的声学模型也不是匹配的客户，因此需要设置预置阈值，当最高的匹配分数高于预置阈值时，则说明是老客户，当最高的匹配分数低于预置阈值时，则说明是新客户。
步骤204：获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案；
需要说明的是，当呼入的客户为老客户时，则对应调出分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
步骤205：根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案。
需要说明的是，当呼入的客户为新客户时，则将根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案，客服可以将于新客户沟通过程中获取到的资料填充到新的客户档案中，以便下次该客户呼入时准确定位客户。
本实施例中的客户管理方法引入了声纹识别功能，数据库中先预置了各个客户的声学模型和与各个声学模型对应的客户档案，当数据库中有记录的客户电话呼入时，会提取客户语音中的声学特征与数据库中声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则说明呼入的客户对应匹配分数最高的声学模型，调出分数最高的声学模型对应的客户档案，为客服人员提供客户的资料，提供更精确的服务，解决了当前的客服的客户管理方法对客服的依赖性大，效率低下，容易辨识错误或者无法辨识客户身份的技术问题；
并且对于新客户可以建立相关的档案，记录客户意向和偏好，在下次该客户呼入时可以快速定位，提高更精确的服务；
通过本实施例中的技术方案，客户的每一次通话都能够有效管理，提高客户沉淀成单效率。
以上为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理方法的另一个实施例，以下为本发明实施例提供的一种基于声纹识别的客户管理装置的一个实施例。
请参阅图3，本发明实施例提供了一种基于声纹识别的客户管理装置的一个实施例，包括：
特征提取单元301，用于接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
匹配判断单元302，用于将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则触发档案调取单元303；
档案调取单元303，用于获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
进一步地，还包括：新建档案单元304；
匹配判断单元302具体用于将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则触发档案调取单元303，若否，则触发新建档案单元304；
新建档案单元304，用于根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案。
进一步地，特征提取单元301具体包括：
端点子单元3011，用于接收待验证语音，对待验证语音进行端点检测，获取待检测语音中的说话人语音；
提取子单元3012，用于对说话人语音进行去噪处理，对去噪后的说话人语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (6)
1.一种基于声纹识别的客户管理方法，其特征在于，包括：
S1：接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
S2：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤S3；
S3：获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的客户管理方法，其特征在于，还包括：步骤S4；
步骤S2具体包括：将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则执行步骤S3，若否，则执行步骤S4；
S4：根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案。
3.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的客户管理方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
S11：接收待验证语音，对待验证语音进行端点检测，获取待检测语音中的说话人语音；
S12：对说话人语音进行去噪处理，对去噪后的说话人语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征。
4.一种基于声纹识别的客户管理装置，其特征在于，包括：
特征提取单元，用于接收待验证语音，对待验证语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征；
匹配判断单元，用于将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则触发档案调取单元；
档案调取单元，用于获取分数最高的匹配分数对应的预置声学模型对应的客户档案。
5.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别的客户管理装置，其特征在于，还包括：新建档案单元；
匹配判断单元具体用于将待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型进行匹配，获取待验证的语音的声学特征与数据库中的各个预置声学模型的匹配分数，判断分数最高的匹配分数是否高于或等于预置阈值，若是，则触发档案调取单元，若否，则触发新建档案单元；
新建档案单元，用于根据待验证语音的声学特征建立新的声学模型并存储到数据库中，并建立与新的声学模型对应的客户档案。
6.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别的客户管理装置，其特征在于，特征提取单元具体包括：
端点子单元，用于接收待验证语音，对待验证语音进行端点检测，获取待检测语音中的说话人语音；
提取子单元，用于对说话人语音进行去噪处理，对去噪后的说话人语音进行特征提取，获取待验证语音的声学特征。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180420 |
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