CN110335596A - 基于语音识别的产品推荐方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

基于语音识别的产品推荐方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于语音识别的产品推荐方法，包括：在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流；在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本；按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据；获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。本发明还公开了一种基于语音识别的产品推荐装置、设备和存储介质。本发明通过对客户数据流的细致分析，提高了客户需求分析的准确性。

Description

基于语音识别的产品推荐方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及电子商务领域，尤其涉及基于语音识别的产品推荐方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在电话销售多依赖于销售人员进行主动推销，经验不足的销售人员在电话销售过程中会忽略掉一些细节，或者是当出现一些客户感兴趣的问题提问到销售人员的时候，销售人员出现问题答不上来，使得用户不能进一步了解产品，影响销售成果。因此，部分公司通过引入实时语音识别技术和自然语音处理技术，把传统上人工听并理解、回忆、搜索的工作转化为机器实时自动提供候选答案，然后人工判断并选取结果的工作。但是面对当前的语音识别进行销售的方法，并不可以准确地识别客户需求。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于语音识别的产品推荐方法、装置、设备和存储介质，旨在解决当前电话销售时客户需求分析不准确的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供基于语音识别的产品推荐方法，所述基于语音识别的产品推荐方法包括以下步骤：
在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流；
在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本；
按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据；
获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。
可选地，所述在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流的步骤，包括：
在接收到终端发送的语音信息时，通过预设语音处理模型识别所述语音信息，得到所述语音信息对应的声纹特征，并将所述语音信息按所述声纹特征划分为客户语音信息和销售语音信息；
通过所述预设语音处理模型识别所述客户语音信息，得到对应的客户文本数据与客户语音特征数据，将所述客户文本数据与所述客户语音特征数据按时间序列排序生成客户数据流；
通过所述预设语音处理模型识别所述销售语音信息，得到对应的销售文本数据与销售语音特征数据，将所述销售文本数据与所述销售语音特征数据按时间序列排序生成销售数据流。
可选地，所述在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本的步骤，包括：
将所述客户数据流中的客户文本数据与预设目标词库中的目标词语进行比对；
在存在与所述目标词语匹配的目标客户文本数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动；
将所述目标客户文本数据作为客户关注文本，并获取所述客户关注文本在所述客户数据流中对应的时间节点。
可选地，所述客户数据流包括客户语音特征数据流和客户文本数据流；
所述在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本的步骤，包括：
获取所述客户语音特征数据流中的基础特征数据，在所述客户语音特征数据流中出现高于所述基础特征数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动；
获取所述客户语音特征数据流中所述正向情绪波动对应的时间节点，并获取所述客户文本数据流中所述时间节点对应的客户关注文本。
可选地，所述销售数据流中包括销售文本数据流；
所述按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据的步骤，包括：
获取所述销售文本数据流中所述时间节点之前预设时间段的目标销售文本数据流，将所述目标销售文本数据流中的销售文本数据与所述客户关注文本进行比对；
获取与所述客户关注文本匹配的目标销售文本数据。
可选地，所述获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端的步骤之后，包括：
获取基于所述产品信息的客户反馈语音信息，从所述客户反馈语音信息中提取感兴趣问题；
统计各感兴趣问题的提问次数，在感兴趣问题提问次数超过预设阈值时，将所述感兴趣问题添加到所述预设产品数据库。
可选地，所述获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端的步骤之后，包括：
在检测到所述终端的语音信息发送中止时，获取所述客户数据流中的客户语音时间和客户文本数据；
按所述客户语音时间和所述客户文本数据对所述客户数据流进行评分，在评分高于预设评分值时，将所述客户数据流对应客户作为目标客户并标记。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于语音识别的产品推荐装置，所述基于语音识别的产品推荐装置包括：
语音处理模块，用于在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流；
检测分析模块，用于在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本；
追溯获取模块，用于按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据；
获取发送模块，用于获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于语音识别的产品推荐设备；
所述基于语音识别的产品推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中：
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于语音识别的产品推荐方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供计算机存储介质；
所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于语音识别的产品推荐方法的步骤。
本发明实施例提出的一种基于语音识别的产品推荐方法、装置、设备和存储介质，在服务器接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流，服务器将语音信息划分为客户数据流和销售数据流，并针对客户数据流和销售数据流分别处理，实现细致分析，具体地，在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，服务器获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本，然后，服务器按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，以确定引起客户正向情绪波动的目标销售文本数据，并获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍，实现了准确地用户需求分析，并有效地对进行产品推荐。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明基于语音识别的产品推荐方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于语音识别的产品推荐装置一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的服务器(又叫基于语音识别的产品推荐设备，其中，基于语音识别的产品推荐设备可以是由单独的基于语音识别的产品推荐装置构成，也可以是由其他装置与基于语音识别的产品推荐装置组合形成)结构示意图。
本发明实施例服务器指一个管理资源并为用户提供服务的计算机，通常分为文件服务器、数据库服务器和应用程序服务器。运行以上软件的计算机或计算机系统也被称为服务器。相对于普通PC(personal computer)个人计算机来说，服务器在稳定性、安全性、性能等方面都要求较高；如图1所示，该服务器可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002、芯片组、磁盘系统、网络等硬件等。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真WIreless-FIdelity，WIFI接口)。存储器1005可以是高速随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，服务器还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块；输入单元，比显示屏，触摸屏；网络接口可选除无线接口中除WiFi外，蓝牙、探针等。本领域技术人员可以理解，图1中示出的服务器结构并不构成对服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，该计算机软件产品存储在一个存储介质(存储介质：又叫计算机存储介质、计算机介质、可读介质、可读存储介质、计算机可读存储介质或者直接叫介质等，存储介质可以是非易失性可读存储介质，如RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及计算机程序。
在图1所示的服务器中，网络接口1004主要用于连接后台数据库，与后台数据库进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(客户端，又叫用户端或终端，本发明实施例终端可以固定终端也可以是移动终端，如，PC、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等，终端中包含传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器，在此不再赘述)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的计算机程序，并执行本发明以下实施例提供的基于语音识别的产品推荐方法中的步骤。
本发明第一实施例提供一种基于语音识别的产品推荐方法，应用于如图1所示的服务器。
参照图2，在本发明一种基于语音识别的产品推荐方法的第一实施例中，所述基于语音识别的产品推荐方法包括：
步骤S10，在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流。
销售人员通过终端进行电话产品销售，终端采集通话的语音信息，其中，通话的语音信息包括：销售人员的销售语音信息和客户的客户语音信息，终端将采集到的语音信息发送到服务器，服务器接收终端发送的语音信息，服务器处理接收的语音信息，具体地，包括：
步骤S11，在接收到终端发送的语音信息时，通过预设语音处理模型识别所述语音信息，得到所述语音信息对应的声纹特征，并将所述语音信息按所述声纹特征划分为客户语音信息和销售语音信息。
在本实施例中，服务器接收终端发送的语音信息，即，服务器中预设语音识别模型，预设语音识别模型为预设训练得到的语音识别算法，该语音识别算法可以实现对语音信息的语音特征数据提取和语音文本识别等功能，服务器利用预设语音识别模型，提取语音信息中的语音特征数据，并根据提取的语音特征数据确定语音信息的声纹特征，服务器按声纹特征将语音信息划分为客户语音信息和销售语音信息。
此外，可以理解的是：本实施例中服务器还根据其他原理将语音信息划分为销售语音信息或客户语音信息，本实施例不作赘述，例如，服务器根据语音信息的语音内容进行语音信息的划分，语音内容为：我是xxx公司的xxx服务器确定该语音信息为销售语音信息。
步骤S12，通过所述预设语音处理模型识别所述客户语音信息，得到对应的客户文本数据与客户语音特征数据，将所述客户文本数据与所述客户语音特征数据按时间序列排序生成客户数据流。
服务器将语音信息划分为客户语音信息和销售语音信息之后，服务器将客户语音信息进行处理生成客户数据流；具体地，服务器将客户语音信息输入至预设语音识别模型，预设语音识别模型首先对客户语音信息进行去噪处理，然后将客户语音信息的各帧识别成状态，进一步地把状态组合成音素，最后将各个音素组合成单词，生成客户语音信息对应的客户文本数据，服务器将客户文本数据按时间排序生成客户文本数据流。
与此同时，预设语音处理模型提取客户语音信息中的客户语音特征数据，客户语音特征数据包括客户语音的频率、音高、振幅等等，服务器将客户语音特征数据按照时间排序得到客户语音特征数据流，服务器将客户文本数据流与客户语音特征数据流按照时间顺序组合得到客户数据流；可以理解的是客户数据流中包括客户语音特征数据流和客户文本数据流，为了方便理解可以将客户数据流与乐谱类比，客户数据流中的客户语音特征数据流相当于乐谱中的音符，客户数据流中的客户文本数据流相当于乐谱中的歌词。
步骤S13，通过所述预设语音处理模型识别所述销售语音信息，得到对应的销售文本数据与销售语音特征数据，将所述销售文本数据与所述销售语音特征数据按时间序列排序生成销售数据流。
进一步地，服务器将销售语音信息进行处理生成销售数据流；具体地，服务器将销售语音信息输入至预设语音识别模型，预设语音识别模型首先对销售语音信息进行去噪处理，然后将销售语音信息的各帧识别成状态，进一步地把状态组合成音素，最后将各个音素组合成单词，生成销售语音信息对应的销售文本数据，服务器将销售文本数据按时间排序生成销售文本数据流；
与此同时，预设语音处理模型提取销售语音信息中的销售语音特征数据，其中，销售语音特征数据为销售人员语音的频率、音高、振幅等等，服务器将销售语音特征数据按照时间排序得到销售语音特征数据流；服务器将销售文本数据流与销售语音特征数据流按照时间顺序组合得到销售数据流。
本实施例中将语音信息处理生成客户数据流和销售数据流，以方便后续语音分析时准确细致的分析，具体地：
步骤S20，在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本。
由于客户数据流中包含客户语音特征数据流和客户文本数据流，服务器对客户数据流分析可采用不同的方式：
例如，方式一：服务器根据客户数据流中的客户文本数据流进行分析，具体地，包括：
步骤a，将所述客户数据流中的客户文本数据与预设目标词库中的目标词语进行比对。
步骤b，在存在与所述目标词语匹配的目标客户文本数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动。
步骤c，将所述目标客户文本数据作为客户关注文本，并获取所述客户关注文本在所述客户数据流中对应的时间节点。
即，服务器获取客户数据流中的客户文本数据流，服务器将客户文本数据流中的客户文本数据与预设目标词库中的目标词语进行比对，其中，预设目标词库中是指预先设置的用于保存目标词语的数据库，此外，预设目标词库中的目标词语是指与产品相关的词语，例如，目标词语为：性能、价格等。在服务器确定客户文本数据流中存在与目标词语匹配的目标客户文本数据时，服务器判定客户数据流中出现正向情绪波动，可以理解的是，本发明实施例中的正向情绪波动是指客户对产品感兴趣时客户语音信息中产品咨询语音，服务器将目标客户文本数据对应节点作为正向情绪波动点，服务器将目标客户文本数据作为客户关注文本，并获取客户关注文本在客户数据流对应时间节点。
或者，方式二：服务器根据客户数据流中的客户语音特征数据流和客户文本数据流进行结合分析，具体地，包括：
服务器获取客户语音特征数据流中的各个语音特征数据，服务器将语音特征数据中高于预设语音特征数据(预设语音特征数据是指预先设置的用户通常的语音频率、音高和音色等)的时间点作为正向情绪波动点，可以理解的是，本发明实施例中的正向情绪波动是指客户对产品感兴趣时客户语音信息中出现的疑问语气等语音特征数据变化，服务器获取客户语音特征数据流中正向情绪波动对应的时间节点，然后，服务器并获取客户文本数据流中该时间节点的客户关注文本。
步骤S30，按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据。
具体地，包括：
步骤a，获取所述销售文本数据流中所述时间节点之前预设时间段的目标销售文本数据流，将所述目标销售文本数据流中的销售文本数据与所述客户关注文本进行比对；
步骤b，获取与所述客户关注文本匹配的目标销售文本数据。
即，服务器获取销售文本数据流中时间节点之前预设时间段的目标销售文本数据流，其中，预设时间段是指预先设置的时间间隔，预设时间段可根据具体场景灵活设置，例如，预设时间段设置为1分钟，即，服务器确定正向情绪波动的时间节点为15点40分30秒时，服务器获取15点39分30秒到15点40分30秒之间的目标销售数据流，服务器获取目标销售数据流中的目标销售文本数据流，并将目标销售文本数据流中的销售文本数据与客户关注文本进行比对；以判断目标销售文本数据流中是否存在客户关注文本匹配的目标销售文本数据，在目标销售文本数据流中不存在客户关注文本匹配的目标销售文本数据时，服务器将客户关注文本作为提示信息发送至终端，以使终端对应的销售人员了解客户关注文本。
在目标销售文本数据流中存在客户关注文本匹配的目标销售文本数据时，服务器获取与客户关注文本匹配的目标销售文本数据，以根据目标销售文本数据进行产品信息查询，具体地：
步骤S40，获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。
服务器根据目标销售文本数据进行产品信息推荐，具体地，服务器中预设产品数据库，预设产品数据库中保存有产品信息，服务器查询预设产品数据库，获取预设产品数据库中目标销售文本数据对应的产品信息，服务器将产品信息发送至终端，以供终端对应销售人员按产品信息进行介绍。
在本实施例中服务器将语音信息转化为销售数据流和客户数据流，在客户数据流中出现正向情绪波动时，确定正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本，服务器基于时间节点和客户关注文本对销售数据流进行分析，并按目标销售数据获取对应的产品信息，实现了准确地用户需求分析，并有效地进行产品介绍，以避免销售人员不了解用户需求或者产品信息导致的电话销售困难的问题。
进一步地，在本发明第一实施例的基础上，提出了本发明基于语音识别的产品推荐方法的第二实施例。
本实施例是本发明第一实施例中步骤S20的细化，本实施例中具体说明了服务器按客户数据流中的客户语音特征数据流和客户文本数据流确定正向情绪波动的方法，所述基于语音识别的产品推荐方法包括：
步骤S21，获取所述客户语音特征数据流中的基础特征数据，在所述客户语音特征数据流中出现高于所述基础特征数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动。
服务器获取客户语音特征数据流中的基础特征数据，其中，基础特征数据是服务器根据客户语音特征数据流中的语音频率、振幅、音高确定的，以频率一个语音特征参数为例进行说明，客户语音特征数据流中10％频率小于30赫兹，80％频率在30-50赫兹，10％频率大于50赫兹，服务器将基础特征数据设置为50赫兹，服务器将客户语音特征数据流中高于基础特征数据的目标客户语音特征数据作为正向情绪波动。
步骤S22，获取所述客户语音特征数据流中所述正向情绪波动对应的时间节点，并获取所述客户文本数据流中所述时间节点对应的客户关注文本。
服务器获取客户语音特征数据流中正向情绪波动对应的时间节点，服务器确定该时间节点客户的关注点，即，服务器获取客户文本数据流中时间节点对应的客户关注文本。本实施例中服务器根据客户数据流和销售数据流进行准确地客户需求分析，提高了客户需求分析的准确度。
进一步地，在上述实施例的基础上提出了本发明基于语音识别的产品推荐方法的第三实施例。
本实施例是第一实施中步骤S40之后的步骤，本实施例中服务器在将产品信息发送至终端之后，服务器检测终端发送的客户反馈语音信息，并根据客户反馈语音信息更新预设产品数据库，具体地，所述基于语音识别的产品推荐方法包括：
步骤S50，获取基于所述产品信息的客户反馈语音信息，从所述客户反馈语音信息中提取感兴趣问题。
服务器将产品信息发送至终端之后，销售人员按照终端的产品信息进行介绍，终端接收客户反馈语音信息并发送至服务器，服务器接收客户反馈语音信息，其中，客户反馈语音信息是指客户基于销售人员播报的产品信息反馈的信息，服务器获取客户反馈语音信息中提取感兴趣问题，即，服务器获取客户反馈语音信息中的产品性能信息，产品价格信息或者产品物流信息等作为感兴趣问题。
步骤S60，统计各感兴趣问题的提问次数，在感兴趣问题提问次数超过预设阈值时，将所述感兴趣问题添加到所述预设产品数据库。
服务器统计各感兴趣问题的提问次数，即，服务器中将获取的感兴趣问题分别记录，在出现重复的时候，服务器进行累加，服务器监测到感兴趣问题提问次数超过预设阈值(预设阈值预先设置的次数，预设阈值可以根据具体情况设置，例如预设阈值设置为10次)时，将感兴趣问题添加到预设产品数据库。在本实施例中服务器根据接收到客户反馈语音信息更新预设产品数据库，使得后期的产品推荐更加智能。
进一步地，在上述实施例的基础上提出了本发明基于语音识别的产品推荐方法的第四实施例。
本实施例是第一实施例中步骤S40之后的步骤，本实施例中服务器可以根据客户数据流对客户进行评分，以实现潜在客户的挖掘，具体地，所述基于语音识别的产品推荐方法包括：
步骤S70，在检测到所述终端的语音信息发送中止时，获取所述客户数据流中的客户语音时间和客户文本数据。
在服务器检测到终端的语音信息发送中止时，即，服务器监测到一个客户沟通完成时，服务器获取客户数据流中的客户语音时间和客户文本数据，其中，客户语音时间是指客户语音总的时间信息。
步骤S80，按所述客户语音时间和所述客户文本数据对所述客户数据流进行评分，在评分高于预设评分值时，将所述客户数据流对应客户作为目标客户并标记。
服务器按客户语音时间和客户文本数据对客户数据流进行评分，例如，客户数据流中客户语音时间高于2分钟，且客户文本数据中包含：请介绍xxx产品，则客户数据流的评分为8-10分；客户数据流中客户语音时间为1到2分钟，则客户数据流评分为4-7分；客户数据流中客户语音时间小于2分钟，则客户数据流评分为0-3分，服务器将评分高于预设评分值(预设评分值为预先设置的评分值，预设评分值可以设置为6分)的客户数据流对应客户作为目标客户并标记，本实施例中服务器根据客户数据流确定对应产品有购买倾向的目标客户并标识，以进行后期跟进，使得电话销售更加智能。
此外，参照图3，本发明实施例还提出一种基于语音识别的产品推荐装置，所述基于语音识别的产品推荐装置包括：
语音处理模块10，用于在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流；
检测分析模块20，用于在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本；
追溯获取模块30，用于按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据；
获取发送模块40，用于获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。
可选地，所述语音处理模块10，包括：
语音接收单元，用于在接收到终端发送的语音信息时，通过预设语音处理模型识别所述语音信息，得到所述语音信息对应的声纹特征，并将所述语音信息按所述声纹特征划分为客户语音信息和销售语音信息；
第一生成单元，用于通过所述预设语音处理模型识别所述客户语音信息，得到对应的客户文本数据与客户语音特征数据，将所述客户文本数据与所述客户语音特征数据按时间序列排序生成客户数据流；
第二生成单元，用于通过所述预设语音处理模型识别所述销售语音信息，得到对应的销售文本数据与销售语音特征数据，将所述销售文本数据与所述销售语音特征数据按时间序列排序生成销售数据流。
可选地，所述检测分析模块20，包括：
信息比对单元，用于将所述客户数据流中的客户文本数据与预设目标词库中的目标词语进行比对；
比对判定单元，用于在存在与所述目标词语匹配的目标客户文本数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动；
第一获取单元，用于将所述目标客户文本数据作为客户关注文本，并获取所述客户关注文本在所述客户数据流中对应的时间节点。
可选地，所述客户数据流包括客户语音特征数据流和客户文本数据流；所述检测分析模块20，包括：
信息分析单元，用于获取所述客户语音特征数据流中的基础特征数据，在所述客户语音特征数据流中出现高于所述基础特征数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动；
第二获取单元，用于获取所述客户语音特征数据流中所述正向情绪波动对应的时间节点，并获取所述客户文本数据流中所述时间节点对应的客户关注文本。
可选地，所述销售数据流中包括销售文本数据流；所述追溯获取模块30，包括：
信息比对单元，用于获取所述销售文本数据流中所述时间节点之前预设时间段的目标销售文本数据流，将所述目标销售文本数据流中的销售文本数据与所述客户关注文本进行比对；
信息获取单元，用于获取与所述客户关注文本匹配的目标销售文本数据。
可选地，所述的基于语音识别的产品推荐装置，包括：
获取提取模块，用于获取基于所述产品信息的客户反馈语音信息，从所述客户反馈语音信息中提取感兴趣问题；
统计更新模块，用于统计各感兴趣问题的提问次数，在感兴趣问题提问次数超过预设阈值时，将所述感兴趣问题添加到所述预设产品数据库。
可选地，所述的基于语音识别的产品推荐装置，还包括：
检测获取模块，用于在检测到所述终端的语音信息发送中止时，获取所述客户数据流中的客户语音时间和客户文本数据；
评价标记模块，用于按所述客户语音时间和所述客户文本数据对所述客户数据流进行评分，在评分高于预设评分值时，将所述客户数据流对应客户作为目标客户并标记。
其中，基于语音识别的产品推荐装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明基于语音识别的产品推荐方法的各个实施例，此处不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种计算机存储介质。
所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的基于语音识别的产品推荐方法中的操作。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体/操作/对象与另一个实体/操作/对象区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体/操作/对象之间存在任何这种实际的关系或者顺序；术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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。可以根据实际的需要选择中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述基于语音识别的产品推荐方法包括以下步骤：
在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流；
在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本；
按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据；
获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。
2.如权利要求1所述的基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流的步骤，包括：
在接收到终端发送的语音信息时，通过预设语音处理模型识别所述语音信息，得到所述语音信息对应的声纹特征，并将所述语音信息按所述声纹特征划分为客户语音信息和销售语音信息；
通过所述预设语音处理模型识别所述客户语音信息，得到对应的客户文本数据与客户语音特征数据，将所述客户文本数据与所述客户语音特征数据按时间序列排序生成客户数据流；
通过所述预设语音处理模型识别所述销售语音信息，得到对应的销售文本数据与销售语音特征数据，将所述销售文本数据与所述销售语音特征数据按时间序列排序生成销售数据流。
3.如权利要求1所述的基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本的步骤，包括：
将所述客户数据流中的客户文本数据与预设目标词库中的目标词语进行比对；
在存在与所述目标词语匹配的目标客户文本数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动；
将所述目标客户文本数据作为客户关注文本，并获取所述客户关注文本在所述客户数据流中对应的时间节点。
4.如权利要求1所述的基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述客户数据流包括客户语音特征数据流和客户文本数据流；
所述在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本的步骤，包括：
获取所述客户语音特征数据流中的基础特征数据，在所述客户语音特征数据流中出现高于所述基础特征数据时，判定所述客户数据流中出现正向情绪波动；
获取所述客户语音特征数据流中所述正向情绪波动对应的时间节点，并获取所述客户文本数据流中所述时间节点对应的客户关注文本。
5.如权利要求1所述的基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述销售数据流中包括销售文本数据流；
所述按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据的步骤，包括：
获取所述销售文本数据流中所述时间节点之前预设时间段的目标销售文本数据流，将所述目标销售文本数据流中的销售文本数据与所述客户关注文本进行比对；
获取与所述客户关注文本匹配的目标销售文本数据。
6.如权利要求1所述的基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端的步骤之后，包括：
获取基于所述产品信息的客户反馈语音信息，从所述客户反馈语音信息中提取感兴趣问题；
统计各感兴趣问题的提问次数，在感兴趣问题提问次数超过预设阈值时，将所述感兴趣问题添加到所述预设产品数据库。
7.如权利要求1至6任意一项所述的基于语音识别的产品推荐方法，其特征在于，所述获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端的步骤之后，包括：
在检测到所述终端的语音信息发送中止时，获取所述客户数据流中的客户语音时间和客户文本数据；
按所述客户语音时间和所述客户文本数据对所述客户数据流进行评分，在评分高于预设评分值时，将所述客户数据流对应客户作为目标客户并标记。
8.一种基于语音识别的产品推荐装置，其特征在于，所述基于语音识别的产品推荐装置包括：
语音处理模块，用于在接收到终端发送的语音信息时，将所述语音信息处理生成客户数据流和销售数据流；
检测分析模块，用于在检测到所述客户数据流中出现正向情绪波动时，获取所述正向情绪波动对应的时间节点和客户关注文本；
追溯获取模块，用于按所述时间节点和所述客户关注文本追溯所述销售数据流，获取所述销售数据流中引起所述正向情绪波动的目标销售文本数据；
获取发送模块，用于获取预设产品数据库中所述目标销售文本数据对应的产品信息，将所述产品信息发送至所述终端，以供所述终端对应销售人员按所述产品信息进行介绍。
9.一种基于语音识别的产品推荐设备，其特征在于，所述基于语音识别的产品推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中：
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于语音识别的产品推荐方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于语音识别的产品推荐方法的步骤。
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