CN110890096A - 一种基于语音分析的智能语音系统及方法 - Google Patents

一种基于语音分析的智能语音系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于语音分析的智能语音系统，其包括语音采集模块、语音转换模块、情绪识别模块、业务执行模块及语音质检模块。本发明还提供了相应的方法。实施本发明，可以有效地提高处理效率，改善了客户体验；还能提高自动业务占比，实现话务分流，降低人工话务量从而降低人工成本和管理成本；并能实现质检的自动化。

Description

一种基于语音分析的智能语音系统及方法
技术领域
本发明涉及智能语音技术领域，尤其涉及一种基于语音分析的智能语音系统及方法。
背景技术
客服系统是企业与客户之间重要的沟通渠道，其用于通过信息交互完成业务服务。用户可以通过一些服务短号可以接入一些企业的服务中心，例如，对于供电企业，用户可以呼叫特定的短号(如95598)呼叫客户服务中心，可以为用电用户提供诸如电费查询、业务咨询、投诉建议、故障保修等服务。随着业务不断发展，用电企业的客户服务呼叫中心的坐席客服总量越来越大，客户对服务的质量要求也越来越高。
传统客服系统依靠按键模式和人工服务实现各种业务查询及业务办理。其中，按键模式处理速度慢，影响客户体验；而人工服务占比高，人工成本、管理成本高。同时，在现有技术中，对于客服人员的服务水平的质检只能通过人工来实行，效率低且成本高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于语音分析的智能语音系统及方法，可以提高客户沟通的处理效率，降低人工话务量，并能自动对人工服务进行质检，从而提高客户体验。
为解决上述技术问题，发明所采用的技术方案为，提供一种基于语音分析的智能语音系统，其包括语音采集模块、语音转换模块、情绪识别模块、业务执行模块及语音质检模块，其中：
所述语音采集模块用于采集来自客户的语音数据；
所述语音转换模块用于将所述语音采集模块所采集的语音数据转换为文字信息；
所述情绪识别模块用于分析所述语音数据所对应的情绪优先级别，并将所述情绪优先级别反馈至所述业务执行模块；
所述业务执行模块用于根据文字信息和情绪优先级别将当前服务流程进行转接；
所述语音质检模块用于对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。
优选地，所述情绪识别模块进一步包括语音识别单元、语义识别单元和情绪判断单元；
所述语音识别单元用于根据语音数据得出语音情绪优先级别；
所述语义识别单元用于根据文字信息得出语义情绪优先级别；
所述情绪判断单元用于根据语音情绪优先级别和语义情绪优先级别判断得出情绪优先级别。
优选地，所述语音识别单元用于执行以下操作：
对语音数据进行预处理得到数字语音信号；
利用数字语音信号进行情感特征的提取，所述情感特征包括梅尔频率倒谱系数、短时平均能量、基频和短时过零率；
根据所述情感特征分析得出语音情绪优先级别。
优选地，所述业务执行模块用于执行以下操作：
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较高，则将当前服务流程转接至人工服务；
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较低，则分析所述文字信息中是否含有预设的业务关键词；若所述文字信息中含有预设的业务关键词，则通过预设的业务关键词与业务服务节点的映射关系，确定所述文字信息中的业务关键词对应的业务服务节点，将当前流程转至确定的业务服务节点；若所述文字信息中不含有预设的业务关键词，则将当前服务流程转接至人工服务。
优选地，所述语音质检模块进一步包括录音数据单元、录音分析单元和质检结果存储单元；其中：
所述录音数据单元用于获取录音数据并编号保存；
所述录音分析单元用于根据录音数据进行分析确定服务是否合格；
所述质检结果存储单元用于存储质检结果，所述质检结果包括所述录音数据的编号及其对应的服务结果。
优选地，所述录音分析单元进一步包括场景分割子单元、静音检测子单元、语音转换子单元和综合评价子单元，其中：
所述场景分割子单元用于将用户语音和客服语音进行分离；
所述静音检测子单元用于检测录音数据中的静音时长；
所述语音转换子单元用于分别将用户语音和客服语音转换为用户文字信息和客服文字信息；
所述综合评价子单元根据用户文字信息、客服文字信息和静音时长进行分析确定服务是否合格。
优选地，还包括管理模块、评价模块以及显示模块，其中：
所述管理模块包括数据库和数据分析单元；所述数据分析单元用于分析人工客服通话时长占比和服务合格率；所述评价获取模块，用于获取用户评价。
相应地,本发明的另一方面，还提供一种基于语音分析的智能语音方法，其包括如下步骤：
步骤一，采集来自客户的语音数据；
步骤二，将所述语音采集模块所采集的语音数据转换为文字信息；
步骤三，分析所述语音数据所对应的情绪优先级别；
步骤四，根据文字信息和情绪优先级别将当前服务流程进行转接；
步骤五，对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。
优选地，所述步骤三进一步包括：
对语音数据进行预处理得到数字语音信号，利用数字语音信号进行情感特征的提取，所述情感特征包括梅尔频率倒谱系数、短时平均能量、基频和短时过零率，根据所述情感特征分析得出语音情绪优先级别；
根据文字信息得出语义情绪优先级别；
根据语音情绪优先级别和语义情绪优先级别判断得出情绪优先级别；
所述步骤四进一步包括：
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较高，则将当前服务流程转接至人工服务；
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较低，则分析所述文字信息中是否含有预设的业务关键词；若所述文字信息中含有预设的业务关键词，则通过预设的业务关键词与业务服务节点的映射关系，确定所述文字信息中的业务关键词对应的业务服务节点，将当前流程转至确定的业务服务节点；若所述文字信息中不含有预设的业务关键词，则将当前服务流程转接至人工服务。
优选地，所述步骤五进一步包括：
获取录音数据并编号保存；
将用户语音和客服语音进行分离，检测录音数据中的静音时长，将用户语音和客服语音转换为用户文字信息和客服文字信息，根据用户文字信息、客服文字信息和静音时长进行分析确定服务是否合格；
存储质检结果，所述质检结果包括所述录音数据的编号及其对应的服务结果。
实施本发明的实施例，具有以下的有益效果：
本发明实施例所提供的一种基于语音分析的智能语音系统及方法，通过对语音数据进行文字转换，然后利用业务执行模块实现相应业务的转接，可以直达需要的功能节点，有效地提高了处理效率，改善了客户体验；还能提高自动业务占比，实现话务分流，降低人工话务量从而降低人工成本和管理成本。
并且，在本发明实施例中，在处理过程中引入情绪识别模块，能很好的了解客户当前情绪，更好的提供服务，保证客户的满意度。
此外，本发明实施例的系统中所采用的语音质检模块能很好的进行全面质检，保证质检效果。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于语音分析的智能语音系统的一个实施例的结构示意图；
图2是图1中情绪识别模块的结构示意图；
图3是图1中语音质检模块的模块结构示意图；
图4是图1中录音分析单元的模块结构示意图；
图5是本发明提供的一种基于语音分析的智能语音系统的另一个实施例的结构示意图；
图6为本发明提供的一种基于语音分析的智能语音方法的主流程示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
为使本领域的普通技术人员更加清楚地理解发明的目的、技术方案和优点，以下结合附图和实施例对发明做进一步的阐述。
如图1所示，示出了本发明提供的一种基于语音分析的智能语音系统1一个实施例的主流程示意图。一并参照图2至图4所示。在本实施例中，所述系统1包括语音采集模块10、语音转换模块20、情绪识别模块30、业务执行模块40及语音质检模块50；其中：
所述语音采集模块10用于采集来自客户的语音数据，具体地可以通过录音设备进行采集；
所述语音转换模块20用于将所述语音采集模块10所采集的语音数据转换为文字信息，具体地可以通过语音识别的技术将语音数据转换为文字信息；
所述情绪识别模块30用于分析所述语音数据所对应的情绪优先级别，并将所述情绪优先级别反馈至所述业务执行模块40；
所述业务执行模块40用于根据文字信息和情绪优先级别将当前服务流程进行转接；
所述语音质检模块50用于对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。
该基于语音分析的智能语音系统1通过对语音数据进行文字转换，然后利用业务执行模块40实现相应业务的转接，可以直达需要的功能节点，有效地提高了处理效率，改善了客户体验；还能提高自动业务占比，实现话务分流，降低人工话务量从而降低人工成本和管理成本。可以理解，如果客户需要查询电费，在传统系统中的按键模式下，客户拨打客服热线需要听每个数字所代表的服务类型并多次按键后才能得到查询结果；在该智能语音系统中，客户只需说出“我要查电费”，则可以直接转接至查电费的业务服务，提供查询结果。并且，在处理过程中引入情绪识别模块30，能很好的了解客户当前情绪，更好的提供服务，保证客户的满意度。所述语音质检模块50用于对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。语音质检模块50能很好的进行全面质检，保证质检效果。
进一步地，所述业务执行模块40用于执行以下操作：
若情绪优先级别较高，则将当前服务流程转接至人工服务；
若情绪优先级别较低，则分析所述文字信息中是否含有预设的业务关键词；若所述文字信息中含有预设的业务关键词，则通过预设的业务关键词与业务服务节点的映射关系，确定所述文字信息中的业务关键词对应的业务服务节点，将当前流程转至确定的业务服务节点；若所述文字信息中不含有预设的业务关键词，则将当前服务流程转接至人工服务。
这样在情绪优先级别较高时，将其转接至人工服务从而能及时对客户情绪进行安抚，提升客户感知。
进一步地，如图2所示，所述情绪识别模块40包括语音识别单元41、语义识别单元42和情绪判断单元43；
所述语音识别单元41用于根据语音数据得出语音情绪优先级别；
所述语义识别单元42用于根据文字信息得出语义情绪优先级别；
所述情绪判断单元43用于根据语音情绪优先级别和语义情绪优先级别判断得出情绪优先级别。
其中，所述语音识别单元41中可以预设有语音阈值情绪模型，根据客户的语气轻重、语速快慢的阈值，得出语音情绪优先级别，标识为零级(愉快)、一级(一般)、二级(不满)和三级(愤怒)；
所述语义识别单元42中可以预设有语义关键字情绪模型，根据文字信息中的关键词，如脏话、投诉等关键词判断客户的不满情绪，标识为零级(愉快)、一级(一般)、二级(不满)和三级(愤怒)；
所述情绪判断单元43则是根据上述语音识别单元41和语义识别单元42所做的情绪标识，得出最终的情绪优先级别。其可以是取平均级别或是最高级别。可以理解，在具体的实施例中，如果分为四个级别(零级、一级、二级、三级)，则当得出最终的情绪优先级别为零级或一级时，属于较低的情绪优先级别，而当得出最终的情绪优先级别为二级或三级时，属于较高的情绪优先级别。如果是分为五个级别，则位于中间级别的一般会将其归于较高的情绪优先级别。
进一步地，所述语音识别单元41用于执行以下操作：
对语音数据进行预处理得到数字语音信号；
利用数字语音信号进行情感特征的提取；
根据所述情感特征分析得出语音情绪优先级别。
其中，对语音数据的预处理具体为，高频部分预加重、加窗分帧、检测语音信号起点与终点(区别语音和噪音)。进一步地，所述情感特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时平均能量、基频和短时过零率。通过确定具体的情绪特征，能很好的保证识别率水平和准确性。
进一步地，如图3所示，所述语音质检模块50包括录音数据单元51、录音分析单元52和质检结果存储单元53；
所述录音数据单元51用于获取录音数据并编号保存；
所述录音分析单元52用于根据录音数据进行分析确定服务是否合格；
所述质检结果存储单元53用于存储质检结果，所述质检结果包括所述录音数据的编号及其对应的服务结果。
能对及时形成质检结果并进行存储，便于日后进行核查与分析。
为保证分析结果的准确性，更好的是，如图4所示，所述录音分析单元52包括场景分割子单元521、静音检测子单元522、语音转换子单元523和综合评价子单元524；
所述场景分割子单元521用于将用户语音和客服语音进行分离；
所述静音检测子单元522用于检测录音数据中的静音时长；
所述语音转换子单元523用于分别将用户语音和客服语音转换为用户文字信息和客服文字信息；
所述综合评价子单元524根据用户文字信息、客服文字信息和静音时长进行分析确定服务是否合格。
如图5所示，还示出了本发明提供的另一个实施例，在一些优选的实施例中，所述的基于语音分析的智能语音系统还包括管理模块60，所述管理模块60包括数据库61和数据分析单元62；所述数据分析单元62用于分析人工客服通话时长占比和服务合格率。能很好的了解整体服务状况，便于之后的改进或调整。
进一步地，所述的基于语音分析的智能语音系统还包括评价获取模块70，用于获取用户评价。进一步地，所述的基于语音分析的智能语音系统还包括显示模块80，能显示系统的运行状态和一些动态数据(如是否出现服务不合格，当前服务合格率等)。
更多的细节，可以参照前述对图1至图4的描述，在此不进行赘述。
如图6所示，示出了本发明提供的一种基于语音分析的智能语音方法的主流程示意图。具体地，所述方法包括如下步骤：
步骤S10，采集来自客户的语音数据；
步骤S11，将所述语音采集模块所采集的语音数据转换为文字信息；
步骤S12，分析所述语音数据所对应的情绪优先级别；
步骤S13，根据文字信息和情绪优先级别将当前服务流程进行转接；
步骤S14，对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。
在具体的实施例中，所述步骤S12进一步包括：
对语音数据进行预处理得到数字语音信号，利用数字语音信号进行情感特征的提取，所述情感特征包括梅尔频率倒谱系数、短时平均能量、基频和短时过零率，根据所述情感特征分析得出语音情绪优先级别；
根据文字信息得出语义情绪优先级别；
根据语音情绪优先级别和语义情绪优先级别判断得出情绪优先级别。
所述步骤S13进一步包括：
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较高，则将当前服务流程转接至人工服务；
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较低，则分析所述文字信息中是否含有预设的业务关键词；若所述文字信息中含有预设的业务关键词，则通过预设的业务关键词与业务服务节点的映射关系，确定所述文字信息中的业务关键词对应的业务服务节点，将当前流程转至确定的业务服务节点；若所述文字信息中不含有预设的业务关键词，则将当前服务流程转接至人工服务。
所述步骤S14进一步包括：
获取录音数据并编号保存；
将用户语音和客服语音进行分离，检测录音数据中的静音时长，将用户语音和客服语音转换为用户文字信息和客服文字信息，根据用户文字信息、客服文字信息和静音时长进行分析确定服务是否合格；
存储质检结果，所述质检结果包括所述录音数据的编号及其对应的服务结果。
更多的细节，可以参照前述对图1至图5的描述，在此不进行赘述。
实施本发明的实施例，具有以下的有益效果：
本发明实施例所提供的一种基于语音分析的智能语音系统及方法，通过对语音数据进行文字转换，然后利用业务执行模块实现相应业务的转接，可以直达需要的功能节点，有效地提高了处理效率，改善了客户体验；还能提高自动业务占比，实现话务分流，降低人工话务量从而降低人工成本和管理成本。
并且，在本发明实施例中，在处理过程中引入情绪识别模块，能很好的了解客户当前情绪，更好的提供服务，保证客户的满意度。
此外，本发明实施例的系统中所采用的语音质检模块能很好的进行全面质检，保证质检效果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，包括语音采集模块、语音转换模块、情绪识别模块、业务执行模块及语音质检模块，其中：
所述语音采集模块用于采集来自客户的语音数据；
所述语音转换模块用于将所述语音采集模块所采集的语音数据转换为文字信息；
所述情绪识别模块用于分析所述语音数据所对应的情绪优先级别，并将所述情绪优先级别反馈至所述业务执行模块；
所述业务执行模块用于根据文字信息和情绪优先级别将当前服务流程进行转接；
所述语音质检模块用于对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。
2.如权利要求1所述的基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，所述情绪识别模块进一步包括语音识别单元、语义识别单元和情绪判断单元；
所述语音识别单元用于根据语音数据得出语音情绪优先级别；
所述语义识别单元用于根据文字信息得出语义情绪优先级别；
所述情绪判断单元用于根据语音情绪优先级别和语义情绪优先级别判断得出情绪优先级别。
3.如权利要求2所述的基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，所述语音识别单元用于执行以下操作：
对语音数据进行预处理得到数字语音信号；
利用数字语音信号进行情感特征的提取，所述情感特征包括梅尔频率倒谱系数、短时平均能量、基频和短时过零率；
根据所述情感特征分析得出语音情绪优先级别。
4.如权利要求3所述的基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，所述业务执行模块用于执行以下操作：
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较高，则将当前服务流程转接至人工服务；
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较低，则分析所述文字信息中是否含有预设的业务关键词；若所述文字信息中含有预设的业务关键词，则通过预设的业务关键词与业务服务节点的映射关系，确定所述文字信息中的业务关键词对应的业务服务节点，将当前流程转至确定的业务服务节点；若所述文字信息中不含有预设的业务关键词，则将当前服务流程转接至人工服务。
5.如权利要求1至4任一项所述的基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，所述语音质检模块进一步包括录音数据单元、录音分析单元和质检结果存储单元；其中：
所述录音数据单元用于获取录音数据并编号保存；
所述录音分析单元用于根据录音数据进行分析确定服务是否合格；
所述质检结果存储单元用于存储质检结果，所述质检结果包括所述录音数据的编号及其对应的服务结果。
6.如权利要求5所述的基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，所述录音分析单元进一步包括场景分割子单元、静音检测子单元、语音转换子单元和综合评价子单元，其中：
所述场景分割子单元用于将用户语音和客服语音进行分离；
所述静音检测子单元用于检测录音数据中的静音时长；
所述语音转换子单元用于分别将用户语音和客服语音转换为用户文字信息和客服文字信息；
所述综合评价子单元根据用户文字信息、客服文字信息和静音时长进行分析确定服务是否合格。
7.如权利要求6所述的基于语音分析的智能语音系统，其特征在于，还包括管理模块、评价模块以及显示模块，其中：
所述管理模块包括数据库和数据分析单元；所述数据分析单元用于分析人工客服通话时长占比和服务合格率；所述评价获取模块，用于获取用户评价。
8.一种基于语音分析的智能语音方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，采集来自客户的语音数据；
步骤二，将所述语音采集模块所采集的语音数据转换为文字信息；
步骤三，分析所述语音数据所对应的情绪优先级别；
步骤四，根据文字信息和情绪优先级别将当前服务流程进行转接；
步骤五，对所有对话进行录音并进行分析得出语音质检结果。
9.如权利要求8所述的基于语音分析的智能语音方法，其特征在于，
所述步骤三进一步包括：
对语音数据进行预处理得到数字语音信号，利用数字语音信号进行情感特征的提取，所述情感特征包括梅尔频率倒谱系数、短时平均能量、基频和短时过零率，根据所述情感特征分析得出语音情绪优先级别；
根据文字信息得出语义情绪优先级别；
根据语音情绪优先级别和语义情绪优先级别判断得出情绪优先级别；
所述步骤四进一步包括：
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较高，则将当前服务流程转接至人工服务；
若所述语音转换模块分析出的情绪优先级别较低，则分析所述文字信息中是否含有预设的业务关键词；若所述文字信息中含有预设的业务关键词，则通过预设的业务关键词与业务服务节点的映射关系，确定所述文字信息中的业务关键词对应的业务服务节点，将当前流程转至确定的业务服务节点；若所述文字信息中不含有预设的业务关键词，则将当前服务流程转接至人工服务。
10.如权利要求9所述的基于语音分析的智能语音方法，其特征在于，所述步骤五进一步包括：
获取录音数据并编号保存；
将用户语音和客服语音进行分离，检测录音数据中的静音时长，将用户语音和客服语音转换为用户文字信息和客服文字信息，根据用户文字信息、客服文字信息和静音时长进行分析确定服务是否合格；
存储质检结果，所述质检结果包括所述录音数据的编号及其对应的服务结果。
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