CN110689369A - 智能通话方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提出了一种智能通话方法、装置、计算机设备及可读存储介质，先根据用户信息计算用户对应的用户等级和用户标签，然后AI客服根据用户标签与播放预设语音，若检测到用户没有给出消极反馈信息，则将该用户转接至人工客服，并将人工客服语音转换成与预设语音的音色音调一致的音频数据进行发送，提高业务推荐效率，以及解决AI智能语音切换到人工客服时产生的通话语音差异问题，提升用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及到通话领域，特别是涉及到一种智能通话方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
在现有的产品营销领域中，传统的电话营销仍旧占据了很重要的一席之地，但电话营销若想要达到较好的效果，则必须要有较多数量的话务员，进行广撒网式的电话拨打，其营销效率较低。因此，现在很多电话营销都采用了AI智能语音来代替人工客服，但是其在智能化程度上仍有不足，无法很好的将AI智能与人工客服结合起来，达到较好的营销效果。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种智能通话方法、装置、计算机设备及可读存储介质，提高产品营销智能化程度，以及解决AI智能语音切换到人工客服时产生的通话语音差异。
本申请提出一种智能通话方法，应用于服务器中，包括：
根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级和用户标签；
根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；
与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息；
获取用户的语音信息，并检测语音信息中是否包含预设字段；
若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接；
获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，预设音色和预设音调分别为预设语音对应的音色和音调；
将音频数据发送至用户终端。
本申请还提出了一种智能通话装置，包括服务器，包括：
计算模块，用于根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级和用户标签；其中，用户信息包括用户的资产值、年龄、信用记录、用户评分记录以及对应的联系号码；
拨打模块，用于根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取联系号码进行拨打；
播放模块，用于与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息；
第一获取模块，用于获取用户的语音信息，并检测语音信息中是否包含预设字段；
转接模块，用于若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接；
第二获取模块，用于获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，预设音色和预设音调分别为预设语音对应的音色和音调；
发送模块，用于将音频数据发送至用户终端。
本申请还提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述中任一项方法的步骤。
本申请还提出了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项的方法的步骤。
本申请与现有技术相比，有益效果是：本申请提出了一种智能通话方法、装置、计算机设备及可读存储介质，先根据用户信息计算用户对应的用户等级和用户标签，然后AI客服根据用户标签与播放预设语音，若检测到用户没有给出消极反馈信息，则将该用户转接至人工客服，并将人工客服语音转换成与预设语音的音色音调一致的音频数据进行发送，提高业务推荐效率，以及解决AI智能语音切换到人工客服时产生的通话语音差异问题，提升用户体验。
附图说明
图1为本申请一实施例中智能通话方法的步骤示意图；
图2为本申请一实施例中智能通话装置的模块示意图；
图3为本申请一实施例中计算机设备的模块示意框图；
图4为本申请一实施例中可读存储介质的模块示意框图。
本申请目的的实现、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申请，并不用于限定本申请。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明，本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变，所述的连接可以是直接连接，也可以是间接连接。
另外，在本申请中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
参照图1，本申请在一实施例中提出了一种智能通话的方法，包括步骤：
S1，根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级和用户标签；
S2，根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；
S3，与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息；
S4，获取用户的语音信息，并检测语音信息中是否包含预设字段；
S5，若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接；
S6，获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，预设音色和预设音调分别为预设语音对应的音色和音调；
S7，将音频数据发送至用户终端。
在上述步骤实施时，首先，服务器获取上传的用户清单中的用户信息，该用户清单中包含了许多有意于某项产品业务的潜在目标用户，由业务员事先进行手动收集汇总或者经由网络数据爬虫在各类数据网站挖掘收集汇总。其中，用户信息包括用户的资产值、年龄、信用记录、用户评分记录以及对应的联系号码。由于不同用户的用户需求是不一样的，所以根据用户清单中的用户信息首先对用户进行用户等级划分和用户标签计算，以更有针对性的向用户推荐产品，提高产品推荐的效率。其中，用户等级可包括同一产品类型的多个用户等级，不同的用户等级其对于产品业务的感兴趣程度(即业务消费意向)是不一样，涉及到进行业务推荐的力度，如一/二/三/四级；用户标签则指的是用户对于某一特定产品业务的消费意向，涉及到进行业务推荐的类型，如个人贷款/商业贷款。根据实际业务需求，可以通过用户信息中的资产值、年龄、信用记录对用户等级进行划分，通过年龄、评分记录等对用户标签进行划分，用户等级与用户标签进行结合，便能够对用户进行业务意向描述，如个人贷款一/二/三/四级用户，商业贷款一/二/三/四级用户等，或包括不同产品类型的多个用户等级，如保险一/二/三/四级用户、贷款一/二/三/四级用户等，也即是在描述用户的业务消费意向与感兴趣程度。
进行用户等级和用户标签的划分后，在一个具体的实施例中，服务器根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取联系号码进行拨打。在业务领域中，用户等级越高，则表明该用户的业务消费能力越大，业务消费意向也越强，因此根据用户等级由高到低的顺序进行拨打，最先联系的用户也即是业务消费意向最强的用户，能够尽可能早的将潜在的目标客户给挖掘出来，提高业务推荐效率。
与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息。上述预设语音为指定音色与指定音调的语音，在一个具体的实施例中，该指定音色与指定音调为模拟真人语音的音色和音调，以使预设语音听起来更像真人发声，提升用户体验。在本实施例中，在数据库中建立用户标签与预设语音的映射关系表，并将包含用户标签对应产品信息的预设语音存储于数据库中，且在建立通话连接后，根据用户的用户标签，将用户标签对应的预设语音发送至该用户的用户终端。例如，若用户标签为“个人贷款”，则包含的产品信息为个人贷款，若用户标签为“商业贷款”，则包含的产品信息为商业贷款。
与用户的用户终端建立通话连接之后，服务器会实时获取用户反馈的语音信息，以建立起与用户之间有效的信息沟通，具体地，获取用户的语音信息后，检测语音信息中是否包含预设字段。在一个具体的实施例中，上述预设字段为消极型字段，如“不需要”、“不用”等代表否定意思的消极型字段。在建立通话连接后，智能通话设备可以向用户终端发送预设语音，用户听到对应预设语音中的产品信息后，如果感兴趣就会说跟产品信息相关的问题的语音信息，如果不感兴趣就会说不需要、不用等预设字段的语音信息，因此通过判断用户的语音信息中是否存在预设字段，以判断用户是否需要智能通话设备所推荐的产品，其中，若存在预设字段，说明用户不需要该产品，若不存在预设字段，说明用户对该产品感兴趣。在本实施例中，在数据库中建立预设字段表，将用户的语音信息对应的语音信号进行语音预处理后提取语音信息中的关键词，并在预设字段表中查询是否查找与关键词相同的预设字段；具体地，通过VAD(Voice Activity Detection)技术将语音信号进行分帧以及建立该语音信号对应的HMM(Hidden Markov Model)模型后，与预设HMM模型进行匹配，以将语音信息转换文本信息，再根据Viterbi算法得到最优分词路径的多个关键词(在其他实施例中，可通过开源的中文分词工具得到多个关键词，如Ansj)，根据文本匹配算法将关键词与预设字段表中的预设字段进行匹配，以查找到与关键词的相似度达到100％的预设字段。
若检测到获取到语音信息中不存在预设字段，说明用户对智能通话设备所推荐的产品信息并不排斥，则判定该用户是潜在用户，因此，由人工客服对接该用户，即将通话连接转接至人工客服对应的服务终端；具体地，为了便于智能通话设备对通话过程的语音进行处理与记录，仅将智能通话设备与用户终端的通话连接延续至服务终端，其中，智能通话设备作为服务终端与用户终端之间的中继(即两个交换中心间的传输通路)，智能通话设备与用户终端通过PS域或CS域网络通信，智能通话设备与服务终端可通过短距离无线网络通信(如WIFI、蓝牙、UWB等)，智能通话设备将来自服务终端的语音数据的音频格式转换为用户终端所能接收的音频格式，并发送至用户终端，将来自用户终端的语音数据的音频格式转换为服务终端所能接收的音频格式，并发送至服务终端，从而实现服务终端与用户终端间语音数据的传输。通过智能通话设备筛选出潜在用户，减少客服被拒接、拒绝的次数，提高产品推荐的效率。
同样地，在将客户转接至人工客服之后，获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据。上述预设音色和预设音调为与上述预设语音相同的音色和音调。由于若人工客服与预设语音的音色音调不同，在人工客服对接用户后，会让用户感觉到很突兀，用户体验不好，因此将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到人工客服的语音数据对应的音频数据，并将音频数据发送至用户终端，以实现无感知转接人工客服，解决AI智能语音切换到人工客服时产生的通话语音差异问题，提升用户体验。
本申请提出了一种智能通话方法，先根据用户信息计算用户对应的用户等级和用户标签，然后AI客服根据用户标签与播放预设语音，若检测到用户没有给出消极反馈信息，则将该用户转接至人工客服，并将人工客服语音转换成与预设语音的音色音调一致的音频数据进行发送，提高业务推荐效率，以及解决AI智能语音切换到人工客服时产生的通话语音差异问题，提升用户体验。
在一个较优的实施例中，用户信息包括所述用户的资产值、年龄以及信用记录；根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级的步骤S1，包括：
S101，获取用户的用户信息，所述用户信息包括资产值、年龄、信用记录和用户标签；
S102，判断所述用户的资产值、年龄和信用记录是否符合预设条件；
S103，若符合预设条件，则根据所述资产值和用户标签，确定所述用户的用户等级；
S104，若不符合预设条件，则将所述用户标记为非目标用户并获取下一个用户的用户信息。
在上述步骤实施时，一般而言，用户的资产包括流动资产和固定资产，流动资产为现金、银行存款等，属于用户隐私信息，所以无法获取用户的流动资产情况，因此在一个具体的实施例中上述资产值为固定资产，固定资产根据用户的股份、知识产权、房产权、购车记录等获得，其中，固定资产的估算可通过网络查询股份、知识产权、房产或汽车的价格进行估算，例如通过网络爬虫查询用户房产所在小区的均价，从而估算用户房产的价格，进而可得到用户的资产值。上述信用记录为用户的信贷违例记录。上述用户标签为根据用户的消费记录，按照相似度算法得到的标签；如根据用户的购车记录，按照相似度算法可得到产品为车险，则将用户标签标记为车险和车主，又如根据用户多次购买育儿用品的消费记录，按照相似度算法可得到产品为儿童险，则将用户标签标记为奶爸或奶妈以及儿童险。
在一个具体的实施例中，上述预设条件可包括资产值大于等于预设资产值、18岁≤年龄≤60岁以及无信用违例记录。若用户的资产值、年龄和信用记录符合上述预设条件，说明用户具备办理贷款产品、购买保险产品或购买理财产品等产品的资格，从而将资产值、年龄和信用记录达不到要求的用户排除，以避免智能通话设备呼叫了不符合要求的用户，从而减少智能通话设备的无效通话。若符合预设条件，则根据用户的资产值和用户标签确定用户的用户等级；具体地，根据用户标签确定用户感兴趣的产品类型，再根据用户的资产值确定用户的级别，例如，用户的资产值为500w，用户标签为车主和车险，则可确定用户感兴趣的产品为车险，再根据资产值与用户级别的对应关系表，资产值为500w时对应的用户级别为一级用户，则用户等级为车险一级用户。若用户的资产值、年龄和信用记录不符合预设条件，说明用户的自身条件存在缺陷，则将用户标记为非目标用户并获取下一个用户的用户信息以确定下一个用户的用户等级。
在一个较优的实施例中，根据用户等级由高到低的排列顺序，从用户清单中选取对应的联系号码进行拨打的步骤S2，包括：
S201，按照用户等级由高到低的排序顺序，逐个获取用户的联系号码，并根据联系号码，呼叫用户；
S202，判断是否与对应的用户终端建立通话连接；
S203，若与用户终端建立通话连接，则进入播放与用户对应的预设语音的步骤；
S204，若未与用户终端建立通话连接，则记录未能与用户终端建立通话连接的连续次数，并判断连续次数是否达到预设次数；
S205，若达到预设次数，则将用户标记为非目标用户。
上述步骤实施时，服务器从用户清单中获取已经分好用户等级的用户的联系号码，按照用户等级由高到低的排序顺序，逐个获取用户的联系号码，并根据联系号码，呼叫用户，以保证最先联系的用户也即是业务消费意向最强的用户，能够尽可能早的将潜在的目标客户给挖掘出来，提高业务推荐效率。在一个具体的实施例中，服务器在拨打用户联系号码时，调用第三方通讯服务呼叫用户的联系号码，同时将本地号码转换为指定号码(在运营商申请备案的专用号码)，以降低客户接到号码时的警惕心理，从而提高呼叫的接通率。然后判断是否与用户终端建立通话连接，若是，说明用户接听了智能通话设备拨打的电话，则根据用户标签播放相应的预设语音，以向用户推荐产品；若否，说明用户拒接了智能通话设备拨打的电话，则中断呼叫操作，记录未能与用户终端建立通话连接的连续次数，并判断连续次数是否达到预设次数，若连续次数打达到了预设次数，例如5次，则说明该用户并没有意愿对呼叫进行接听，因此将该用户标记非目标用户，以避免智能通话设备再次进行无效的呼叫操作，从而节省时间。通过智能通话设备呼叫用户，筛选出潜在用户，以减少人工客服被拒接而浪费的时间。
在一个较优的实施例中，用户信息还包括所述用户的用户评分记录；用户标签包括第一产品j；根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户标签的步骤S1，包括：
S105，获取用户的用户评分记录；其中，用户评分记录包括对某一特定产品特定评分记录以及对所有产品的平均评分记录；
S106，根据特定评分记录以及平均评分记录，按照第一预设公式计算用户最感兴趣的第一产品，并将第一产品作为用户的用户标签，第一预设公式包括：
其中，Pu，j为第一产品j对应的第一产品值，指的是用户u对第一产品j的感兴趣程度，Wu，v指的是用户u和用户v之间的相似度，rv，j指的是用户v对第一产品j的特定评分记录，Ru，i指的是用户u对产品i的特定评分记录，
指的是用户u的平均评分记录，Rv，i指的是用户v对产品i的特定评分记录，
指的是用户v的平均评分记录。
在上述步骤实施时，在进行用户标签计算时，先根据用户信息获取用户的用户评分记录，其中，用户评分记录包括对某一特定产品特定评分记录以及对所有产品的平均评分记录，然后按照第一预设公式计算用户最感兴趣的第一产品，该第一产品即是用户比较有意愿或者兴趣进行消费的业务，因此将第一产品作为用户的用户标签，以便播放相应的预设语音进行推荐。在上述第一预设公式中，Pu，j为第一产品j对应的第一产品值，指的是用户u对第一产品j的感兴趣程度，Wu，v指的是用户u和用户v之间的相似度，rv，j指的是用户v对第一产品j的特定评分记录，Ru，i指的是用户u对产品i的特定评分记录，
指的是用户u的平均评分记录，Rv，i指的是用户v对产品i的特定评分记录，
指的是用户v的平均评分记录。因为用户对产品的评分存在主观因素，所以在公式中引入用户对所有产品的平均评分记录进行归一化处理，以消除用户对单一产品的主观因素带来的影响，以提高计算的用户相似度的准确度。根据第一预设公式计算出的Pu，j为一个数值，根据实际业务需求，可以设定为若该数值越大，则表明用户对第一产品j的感兴趣程度越高，从而根据数值最大的Pu，j，在众多的产品业务中计算出用户最感兴趣的第一产品，提高业务推荐效率。
在一个较优的实施例中，获取用户的用户评分记录的步骤S105，包括：
S1051，获取用户u对产品i的消费记录、浏览记录和评价记录；
S1052，根据预设消费记录、预设浏览记录和预设评价记录分别与计算分值的对应关系，分别获取消费记录、浏览记录和评价记录对应的第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值；
S1053，根据第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值，按照第二预设公式计算用户u对产品i的特定评分记录，第二预设公式包括：
Ru,i＝au,ix1+bu,ix2+cu,ix3；
其中，au，i、bu，i和cu，i分别指的是第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值，x1、x2和x3分别指的是第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值对应的计算权重。
在上述步骤实施时，au，i、bu，i和cu，i分别指的是消费记录、浏览记录和评价记录对应的第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值，x1、x2和x3分别指的是第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值对应的计算权重。根据实际业务需求，通过用户的消费记录、浏览记录和评价记录的数据，例如浏览次数、评论次数、评论分数等，根据第二预设公式计算出用户u对产品i的特定评分记录，从而获取到用户对于某一特定产品的特定评分记录。
在一个较优的实施例中，用户标签还包括第二产品n，用户信息还包括第一产品与第二产品的关联度；根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户标签的步骤S1，还包括：
S107，获取用户对应第一产品的消费记录，以及获取第一产品与第二产品的关联度；
S108，根据消费记录和关联度，按照第三预设公式计算用户最感兴趣的第二产品，并将第二产品作为用户的用户标签，第三预设公式包括：
其中，Pu，n为第二产品n对应的第二产品值，指的是用户u对第二产品n的感兴趣程度，Wn，m指的是第二产品n和产品m之间的关联度，um指的是用户u对产品m的特定评分记录，Rv，n指的是用户v对第二产品n的特定评分记录，Rv，n指的是用户v对产品m的特定评分记录。
在上述步骤实施时，Pu，n为第二产品n对应的第二产品值，指的是用户u对第二产品n的感兴趣程度，Wn，m指的是第二产品n和产品m之间的关联度，um指的是用户u对产品m的特定评分记录，Rv，n指的是用户v对第二产品n的特定评分记录，Rv，n指的是用户v对产品m的特定评分记录。通过第三预设公式主要是为了基于用户已进行消费的产品，对用户进行新产品业务的计算和推荐，通过第一产品的消费记录以及第一产品与第二产品的关联度，计算出用户最感兴趣的第二产品，在一个具体的实施例中，根据第三预设公式计算出的Pu，n为一个数值，根据实际业务需求，可以设定为若该数值越大，则表明用户对第二产品n的感兴趣程度越高，从而根据数值最大的Pu，n，在众多的产品业务中计算出用户最感兴趣的第二产品，提高业务推荐效率。
在一个较优的实施例中，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音的步骤S3，包括：
S301，判断第一产品j与第二产品n是否相同；
S302，若第一产品j与第二产品n相同，则播放与第一产品j或第二产品n对应的预设语音；
S303，若第一产品j与第二产品n不同，则计算第一产品值和第二产品值的差值；
S304，若差值位于第一预设差值范围内，则播放第一产品j对应的预设语音；
S305，若差值位于第二预设差值范围内，则播放第二产品n对应的预设语音；
S306，若差值位于第三预设差值范围内，则先后播放第一产品和第二产品分别对应的预设语音。
在上述步骤实施时，由于用户标签中不仅包含第一产品，还包含第二产品。因此，服务器在根据用户标签播放相应的预设语音时，首先判断第一产品j与第二产品n是否相同，即判断按照第一预设公式以及第三预设公式计算出来的产品业务是否有偏差。
若第一产品j与第二产品n相同，则说明该产品是用户感兴趣的业务的可能性非常高，则播放与第一产品j或第二产品n对应的预设语音，对用户进行业务推荐。
若第一产品j与第二产品n不同，则说明按照第一预设公式以及第三预设公式计算出来的产品业务存在偏差，此时则需要计算第一产品值和第二产品值的差值，以确定用户最感兴趣的产品业务，提高推荐效率。
若差值位于第一预设差值范围内，在一个具体的实施例中，例如Pu，j的数值远远大于Pu，n，则说明用户对第一产品的兴趣明显高于第二产品，此时则播放第一产品j对应的预设语音，提高向用户推荐业务的效率。
若差值位于第二预设差值范围内，在一个具体的实施例中，例如Pu，j的数值远远小于Pu，n，则说明用户对第二产品的兴趣明显高于第一产品，此时则播放第二产品n对应的预设语音，提高向用户推荐业务的效率。
若差值位于第三预设差值范围内，在一个具体的实施例中，例如Pu，j与Pu，n两个数值之间相差不大，则说明用户对第一产品的兴趣与对第二产品，的兴趣都差不多，此时用户对于第一产品以及第二产品的推荐都存在进行消费的可能，则先后播放第一产品和第二产品分别对应的预设语音，提高向用户推荐业务的效率。
在一个较优的实施例中，在若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接的步骤S5之后，包括：
S01，将用户的语音信息对应的语音信号进行语音预处理，得到语音信号的观察序列；
S02，检测语音信号的观察序列与预设文本对应的观察序列的相似度是否大于预设相似度；
S03，若大于预设相似度，则将预设文本作为语音信息对应的文本信息，并显示文本信息。
在上述步骤实施时，一般情况下，语音信号由用户语音和环境噪声组成，环境噪声对语音识别会造成干扰，因此对语音信号进行语音预处理。上述语音预处理为通过VAD(Voice Activity Detection)技术将语音信号进行分帧以及建立该语音信号对应的HMM(Hidden Markov Model)模型。具体地，将用户的语音信号根据其周期划分为交叠的语音帧，以确保帧到帧之间LPC(Linear Predictive Coding)频谱预估是相关的；通过端点检测算法寻找语音的起点和终点，再寻找强度和每个语音帧过零点的次数，以计算出能量过零点值的门限，从而去除大部分环境噪声；将语音信号经过低阶的低通滤波器使信号频域平坦化，减弱信号处理过程中有限字长效应对信号的影响；对每一语音帧进行加窗处理，减少在开始语音帧和结束语音帧之间的信号间断；对每一语音帧做自相关分析，得到自相关系数，再采用Levsion Durbin算法寻找LPC系数；对LPC系数使用锥形窗进行加权以获得Cepatral系数，将Cepatral系数作为语音帧的特征矢量，进一步地，可对时域Cepatral进行微分以改善语音帧的特征矢量，对特征矢量进行矢量量化后得到语音信号的观察序列。
对预设文本中针对每个音素系统进行HMM训练，获取数字化的语音采样值，并进行预处理、特征矢量提取、矢量量化处理、Baum-Welch建模后等得到预设文本对应的语音模型的观察序列。语音信号的观察序列与预设文本对应的语音模型的观察序列进行匹配时，对每个语音信号的观察序列进行概率计算，优选地，使用最大似然估计算法计算出最大概率(即上述观察序列与预设文本对应的观察序列的相似度)，若最大概率大于上述预设相似度，将与语音信号的观察序列存在最大概率的观察序列对应的预设文本作为语音信息对应的文本信息，并将文本信息显示于人工客服所能看到的显示屏中，以便于人工客服通过当前用户与智能通话系统的语音记录了解当前用户的情况，从而使人工客服不再需要向用户询问智能通话系统问过的问题，提高产品推荐的效率。
参照图2，本申请在一实施例中提出了一种智能通话装置，包括：
计算模块10，用于根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级和用户标签；
拨打模块20，用于根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；
播放模块30，用于与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息；
第一获取模块40，用于获取用户的语音信息，并检测语音信息中是否包含预设字段；
转接模块50，用于若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接；
第二获取模块60，用于获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，预设音色和预设音调分别为预设语音对应的音色和音调；
发送模块70，用于将音频数据发送至用户终端。
其中上述模块10-70分别用于执行的操作与前述实施方式的智能通话方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，对应前述实施方式的智能通话方法的细分步骤，上述模块10-70相应的包含了子模块、单元或子单元，用于执行前述防止域名劫持的方法的细分步骤，在此也不再赘述。
参照图3，本申请还提出了一种计算机设备，包括存储器1003和处理器1002，存储器1003存储有计算机程序1004，处理器1002执行计算机程序1004时实现上述中任一项方法的步骤，包括：根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级和用户标签；根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息；获取用户的语音信息，并检测语音信息中是否包含预设字段；若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接；获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，预设音色和预设音调分别为预设语音对应的音色和音调；将音频数据发送至用户终端。
参照图4，本申请还提出了一种计算机可读存储介质2001，其上存储有计算机程序2002，计算机程序2002被处理器执行时实现上述中任一项的方法的步骤，包括：根据上传的用户清单中的用户信息，计算用户清单中用户的用户等级和用户标签；根据用户等级由高到低的顺序，从用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；与用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的用户标签与预设语音的对应关系，播放与用户对应的预设语音，其中，预设语音包含与用户等级对应的产品信息；获取用户的语音信息，并检测语音信息中是否包含预设字段；若不包含预设字段，则将通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使服务终端与用户终端进行通话连接；获取人工客服的语音数据，并将语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，预设音色和预设音调分别为预设语音对应的音色和音调；将音频数据发送至用户终端。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种智能通话方法，应用于服务器中，其特征在于，包括：
根据上传的用户清单中的用户信息，计算所述用户清单中用户的用户等级和用户标签；
根据所述用户等级由高到低的顺序，从所述用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；
与所述用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的所述用户标签与预设语音的对应关系，播放与所述用户对应的所述预设语音，其中，所述预设语音包含与所述用户等级对应的产品信息；
获取所述用户的语音信息，并检测所述语音信息中是否包含预设字段；
若不包含所述预设字段，则将所述通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使所述服务终端与所述用户终端进行通话连接；
获取所述人工客服的语音数据，并将所述语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将所述语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，所述预设音色和所述预设音调分别为所述预设语音对应的音色和音调；
将所述音频数据发送至所述用户终端。
2.根据权利要求1所述的智能通话方法，其特征在于，所述用户信息包括所述用户的资产值、年龄以及信用记录；所述根据上传的用户清单中的用户信息，计算所述用户清单中用户的用户等级的步骤，包括：
获取所述用户的资产值、年龄和信用记录，并判断所述用户的资产值、年龄和信用记录是否符合预设条件；
若符合预设条件，则根据所述用户的资产值、年龄以及信用记录，确定所述用户的所述用户等级；
若不符合预设条件，则将所述用户标记为非目标用户，并获取下一个所述用户的资产值、年龄和信用记录。
3.根据权利要求1所述的智能通话方法，其特征在于，所述根据所述用户等级由高到低的排列顺序，从所述用户清单中选取对应的联系号码进行拨打的步骤，包括：
按照所述用户等级由高到低的排序顺序，逐个获取所述用户的所述联系号码，并根据所述联系号码，呼叫所述用户；
判断是否与对应的所述用户终端建立通话连接；
若与所述用户终端建立通话连接，则进入所述播放与所述用户对应的所述预设语音的步骤；
若未与所述用户终端建立通话连接，则记录未能与所述用户终端建立通话连接的连续次数，并判断所述连续次数是否达到预设次数；
若达到所述预设次数，则将所述用户标记为非目标用户。
4.根据权利要求1所述的智能通话方法，其特征在于，所述用户信息还包括所述用户的用户评分记录；所述用户标签包括第一产品j；所述根据上传的用户清单中的用户信息，计算所述用户清单中用户的用户标签的步骤，包括：
获取所述用户的所述用户评分记录；其中，所述用户评分记录包括对某一特定产品特定评分记录以及对所有产品的平均评分记录；
根据所述特定评分记录以及所述平均评分记录，按照第一预设公式计算所述用户最感兴趣的所述第一产品，并将所述第一产品作为所述用户的所述用户标签，所述第一预设公式包括：
其中，Pu，j为所述第一产品j对应的第一产品值，指的是用户u对第一产品j的感兴趣程度，Wu，v指的是所述用户u和用户v之间的相似度，rv，j指的是所述用户v对所述第一产品j的所述特定评分记录，Ru，i指的是所述用户u对所述产品i的所述特定评分记录，
指的是所述用户u的所述平均评分记录，Rv，i指的是所述用户v对所述产品i的所述特定评分记录，
指的是所述用户v的所述平均评分记录。
5.根据权利要求4所述的智能通话方法，其特征在于，所述获取所述用户的所述用户评分记录的步骤，包括：
获取所述用户u对所述产品i的消费记录、浏览记录和评价记录；
根据预设消费记录、预设浏览记录和预设评价记录分别与计算分值的对应关系，分别获取所述消费记录、所述浏览记录和所述评价记录对应的第一计算分值、第二计算分值和第三计算分值；
根据所述第一计算分值、所述第二计算分值和所述第三计算分值，按照第二预设公式计算所述用户u对产品i的所述特定评分记录，所述第二预设公式包括：
Ru,i＝au,ix1+bu,ix2+cu,ix3；
其中，au，i、bu，i和cu，i分别指的是所述第一计算分值、所述第二计算分值和所述第三计算分值，x1、x2和x3分别指的是所述第一计算分值、所述第二计算分值和所述第三计算分值对应的计算权重。
6.根据权利要求4所述的智能通话方法，其特征在于，所述用户标签还包括第二产品n，所述用户信息还包括所述第一产品与所述第二产品的关联度；所述根据上传的用户清单中的用户信息，计算所述用户清单中用户的用户标签的步骤，还包括：
获取所述用户对应所述第一产品的消费记录，以及获取所述第一产品与所述第二产品的所述关联度；
根据所述消费记录和所述关联度，按照第三预设公式计算所述用户最感兴趣的所述第二产品，并将所述第二产品作为所述用户的用户标签，所述第三预设公式包括：
其中，Pu，n为第二产品n对应的第二产品值，指的是所述用户u对所述第二产品n的感兴趣程度，Wn，m指的是所述第二产品n和所述产品m之间的关联度，um指的是所述用户u对所述产品m的所述特定评分记录，Rv，n指的是所述用户v对所述第二产品n的所述特定评分记录，Rv，n指的是所述用户v对所述产品m的所述特定评分记录。
7.根据权利要求6所述的智能通话方法，其特征在于，所述根据预设的所述用户标签与预设语音的对应关系，播放与所述用户对应的所述预设语音的步骤，包括：
判断所述第一产品j与所述第二产品n是否相同；
若所述第一产品j与所述第二产品n相同，则播放与所述第一产品j或所述第二产品n对应的所述预设语音；
若所述第一产品j与所述第二产品n不同，则计算所述第一产品值和所述第二产品值的差值；
若所述差值位于第一预设差值范围内，则播放所述第一产品j对应的所述预设语音；
若所述差值位于第二预设差值范围内，则播放所述第二产品n对应的所述预设语音；
若所述差值位于第三预设差值范围内，则先后播放所述第一产品和所述第二产品分别对应的所述预设语音。
8.一种智能通话装置，包括服务器，其特征在于，包括：
计算模块，用于根据上传的用户清单中的用户信息，计算所述用户清单中用户的用户等级和用户标签；
拨打模块，用于根据所述用户等级由高到低的顺序，从所述用户清单中选取对应的联系号码进行拨打；
播放模块，用于与所述用户的用户终端建立通话连接后，根据预设的所述用户标签与预设语音的对应关系，播放与所述用户对应的所述预设语音，其中，所述预设语音包含与所述用户等级对应的产品信息；
第一获取模块，用于获取所述用户的语音信息，并检测所述语音信息中是否包含预设字段；
转接模块，用于若不包含所述预设字段，则将所述通话连接转接至人工客服对应的服务终端，以使所述服务终端与所述用户终端进行通话连接；
第二获取模块，用于获取所述人工客服的语音数据，并将所述语音数据对应的音频音色转换为预设音色，以及将所述语音数据对应的音频音调转换为预设音调，得到音频数据；其中，所述预设音色和所述预设音调分别为所述预设语音对应的音色和音调；
发送模块，用于将所述音频数据发送至所述用户终端。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111163237A (zh) * | 2020-02-05 | 2020-05-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 呼叫业务流程控制方法和相关装置 |
| CN111246025A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-05 | 大连即时智能科技有限公司 | 人机混排的客服方法及系统 |
| CN111510563A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-08-07 | 中国银行股份有限公司 | 智能外呼方法及装置、存储介质及电子设备 |
| CN113808576A (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 语音转换方法、装置及计算机系统 |
| CN114565425A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-31 | 北京城市网邻信息技术有限公司 | 消息推送方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101329683A (zh) * | 2008-07-25 | 2008-12-24 | 华为技术有限公司 | 推荐系统及方法 |
| CN108521525A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-09-11 | 南京甄视智能科技有限公司 | 基于用户标签体系的智能机器人客服营销方法和系统 |
| CN108777751A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-09 | 上海航动科技有限公司 | 一种呼叫中心系统及其语音交互方法、装置和设备 |
| CN109618068A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-04-12 | 上海航动科技有限公司 | 一种基于人工智能的语音业务推送方法、装置与系统 |
| CN109672794A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-23 | 天津深思维科技有限公司 | 一种智能语音外呼系统 |
| CN109873909A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-11 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种语音呼叫方法、装置和设备及计算机存储介质 |
-
2019
- 2019-08-30 CN CN201910817922.4A patent/CN110689369A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101329683A (zh) * | 2008-07-25 | 2008-12-24 | 华为技术有限公司 | 推荐系统及方法 |
| CN108521525A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-09-11 | 南京甄视智能科技有限公司 | 基于用户标签体系的智能机器人客服营销方法和系统 |
| CN108777751A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-09 | 上海航动科技有限公司 | 一种呼叫中心系统及其语音交互方法、装置和设备 |
| CN109618068A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-04-12 | 上海航动科技有限公司 | 一种基于人工智能的语音业务推送方法、装置与系统 |
| CN109672794A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-23 | 天津深思维科技有限公司 | 一种智能语音外呼系统 |
| CN109873909A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-11 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种语音呼叫方法、装置和设备及计算机存储介质 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111163237A (zh) * | 2020-02-05 | 2020-05-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 呼叫业务流程控制方法和相关装置 |
| CN111163237B (zh) * | 2020-02-05 | 2022-03-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 呼叫业务流程控制方法和相关装置 |
| CN111246025A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-05 | 大连即时智能科技有限公司 | 人机混排的客服方法及系统 |
| CN111510563A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-08-07 | 中国银行股份有限公司 | 智能外呼方法及装置、存储介质及电子设备 |
| CN113808576A (zh) * | 2020-06-16 | 2021-12-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 语音转换方法、装置及计算机系统 |
| CN114565425A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-31 | 北京城市网邻信息技术有限公司 | 消息推送方法、装置、电子设备及存储介质 |
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