CN110992949A - 基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质 - Google Patents
基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110992949A CN110992949A CN201911198987.1A CN201911198987A CN110992949A CN 110992949 A CN110992949 A CN 110992949A CN 201911198987 A CN201911198987 A CN 201911198987A CN 110992949 A CN110992949 A CN 110992949A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dialogue
- industry
- voice text
- dialogue voice
- text
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 3
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012905 input function Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06398—Performance of employee with respect to a job function
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/26—Speech to text systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Abstract
本申请涉及绩效考核技术领域,具体公开了一种基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质,所述方法应用于电子设备,所述方法包括:获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息;对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;根据预先构建的行业术语模型,统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;根据对话语音文本的字数以及对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。本方案通过对员工对话语音信息中对应的行业术语以及对话语音文本字数进行统计,然后根据行业术语的数量来获得员工的绩效等级,因而能够对员工的工作进行量化,提高绩效考核的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及绩效考核技术领域,具体而言,涉及一种基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质。
背景技术
现有技术中,在对服务行业的人员进行绩效评估时,通常会根据员工个人的业绩(营业收入)、工作时长等来进行。这种绩效评定方式,并不适用于一些无法计算个人业绩的场景,例如,在餐饮门店这种服务场景下,就无法计算员工个人的业绩。
为了获得员工的绩效,很多管理者会将员工的工作量作为评估员工绩效的标准,但是,在很多行业,例如服务行业,对员工的工作量进行评估同样缺少实际有效的方法。因此现有的服务行业中,对员工的绩效考核结果十分不准确、合理。
发明内容
为了至少克服现有技术中的上述不足,本申请的目的之一在于提供一种基于语音识别的绩效考核方法,应用于电子设备,所述方法包括:
获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息;
对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
统计所述对话语音文本的字数;
根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
可选地,所述行业术语模型包括多个行业术语,每个所述行业术语对应一个标签和多个关键词,所述根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量的步骤包括:
针对所述行业术语模型中每个行业术语对应的每个关键词,从所述对话语音文本中检测该关键词,并统计所述对话语音文本中该关键词的数量;
针对每种行业术语,分别统计所述对话语音文本中该行业术语对应的所有关键词的数量作为该行业术语的数量。
可选地,所述从所述对话语音文本中检测该关键词,并统计所述对话语音文本中该关键词的数量的步骤包括:
采用字符匹配方法在所述对话语音文本中检测该关键词;
如果检测到该关键词,则采用与该关键词对应的预设标识标记对话语音文本中检测到该关键词的字符串;
在检测完所述对话语音文本后,统计所述预设标识的数量作为关键词的数量。
可选地,所述电子设备中存储有预先设置的每种行业术语在绩效考核中对应的权重,所述行业术语在绩效考核中越重要,则该行业术语的权重越高;
所述根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级的步骤包括:
分别计算每种行业术语的数量与该行业术语的权值之积,获得每种行业术语对应的绩效评分;
根据所述对话语音文本的字数以及每种行业术语对应的绩效评分确定员工的绩效等级。
可选地,所述根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级的步骤包括:
获取所有关键词对应的每种行业术语的数量之和;
根据所述对话语音文本的字数以及所有所述关键词对应的行业术语的总数量获得所述待考核员工的绩效等级。
本申请的另一目的在于提供一种基于语音识别的绩效考核方法,应用于包括终端采集设备和与所述终端采集设备通信连接的电子设备的考核系统,所述方法包括:
所述终端采集设备采集待考核员工的对话语音信息并发送至所述电子设备;
所述电子设备接收所述对话语音信息;
所述电子设备对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
所述电子设备统计所述对话语音文本的字数;
所述电子设备根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
所述电子设备根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
本申请的另一目的在于提供一种基于语音识别的绩效考核装置,应用于电子设备,所述装置包括:
获取单元,用于获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息;
转化单元,用于对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
统计单元,用于统计所述对话语音文本的字数,以及根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
考核单元,用于根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
本申请的另一目的在于提供一种可读存储介质,所述可读存储介质中存储有可执行程序,处理器在执行所述可执行程序时,实现本申请任一项所述的方法。
本申请的另一目的在于提供一种电子设备,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器与所述处理器连接,所述存储器中存储有可执行程序,处理器在执行所述可执行程序时,实现本申请任一项所述的方法。
本申请的另一目的在于提供一种基于语音识别的绩效考核系统,所述绩效考核系统包括电子设备和与所述电子设备通信连接的终端采集设备,所述终端采集设备用于采集员工对话语音信息并发送至所述电子设备;
所述电子设备用于:
接收所述对话语音信息;
对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
统计所述对话语音文本的字数;
根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
相对于现有技术而言,本申请具有以下有益效果:
本申请实施例的绩效考核方法、装置、可读存储介质、电子设备及系统,通过获取员工在考核时间段内的对话语音信息,然后再对该对话语音信息转化进行语音识别处理,获得对话语音文本,进而再根据行业术语模型获取每种行业术语的数量,最终根据对话语音文本的字数以及每种行业术语的数量来确定待考核员工的绩效等级,由于在确定待考核员工的绩效等级的过程中,通过采用待考核员工对话中的对话语音文本的字数和每种行业术语来作为员工绩效考核的一个基础,通过对话语音文本的字数以及行业术语的数量来对员工的工作量以及工作情况进行量化,从而能够获得更加准确的绩效考核结果,也就是获得更加准确的绩效等级。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本申请实施例提供的绩效考核系统的架构示意图;
图2是本申请实施例提供的电子设备的结构示意框图;
图3是本申请实施例提供的绩效考核方法的流程示意图一;
图4是本申请实施例提供的绩效考核方法的流程示意图二;
图5是本申请实施例提供的绩效考核方法的流程示意图三;
图6是本申请实施例提供的绩效考核装置的结构示意框图。
图标:100-电子设备;110-绩效考核装置;111-获取单元;112-转化单元;113-统计单元;114-考核单元;120-存储器;130-处理器;200-终端采集设备;300-网络。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本申请的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在对服务行业的人员进行绩效评估时,例如线下门店中,一种实施方式是根据员工个人的业绩、工作时长等来进行。这种绩效评定方式,并不适用于一些无法计算个人业绩的场景,例如,在餐饮门店这种服务场景下,就无法计算员工个人的业绩。这种评定方式,还有失公允,存在不合理之处。
在另一种实施例中,为了获得员工的绩效,很多管理者会将员工的工作量作为评估员工绩效的标准,但是,在包括服务行业在内的很多行业,对员工的工作量进行评估同样缺少实际有效的方法。因此现有的服务行业中,对员工的绩效考核结果并不准确,也存在不合理之处。
为了解决上述技术问题,本申请实施例提供了一种基于语音识别的绩效考核系统,请参照图1,图1是本申请实施例提供的绩效考核系统的架构示意图,所述绩效考核系统包括电子设备100和与所述电子设备100通信连接的终端采集设备200,所述电子设备100与所述终端采集设备200通过网络300连接,其中网络300可以是无线网络300,例如WIFI(Wireless Fidelity,无线局域网)等。
请参照图2,图2是所述电子设备100的结构示意框图,所述电子设备100包括绩效考核装置110(基于语音识别的绩效考核装置)、存储器120和处理器130,存储器120和处理器130相互之间直接或间接电性连接,用于实现数据交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述绩效考核装置110包括至少一个可以软件或固件(Firmware)的形式存储于所述存储器120中或固化在所述电子设备100的操作系统(Operating System,OS)中的软件功能模块。所述处理器130用于执行所述存储器120中存储的可执行模块,例如所述绩效考核装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。
本实施例还提供一种应用于上述绩效考核系统中的绩效考核方法。
以下结合具体的实施例来对所述绩效考核方法进行详细说明。
在所述方法中,首先由所述终端采集设备200采集员工对话的对话语音文本并发送至所述电子设备100。
本实施例中的电子设备100可以是具有数据处理能力的服务器,也可以是其他具有数据处理功能的设备。
请参照图3所示,在所述终端采集设备200采集员工对话的对话语音文本并发送至所述电子设备100后,电子设备100便执行步骤S110-步骤S140。以下结合具体的实施例来对步骤S110-步骤S150进行详细阐述。
步骤S110,获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息,对话语音信息是员工进行对话的语音。
步骤S120,对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本。也就是说,将所述对话语音文信息转化为对应的对话语音文本。
步骤S130,统计所述对话语音文本的字数。
步骤S140,获取对话语音文本中每种行业术语的数量。
具体地,根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量。
本实施例中,行业术语模型是预先构造的存储有各行业术语对应的关键词以及每个行业术语对应的预设标识的文件,每种行业术语会对应至少一个关键词。
具体地,根据预先构建的行业术语模型中的每个关键词从所述对话语音文本中获取与各个关键词对应的行业术语的数量,其中,行业术语是表达一个概念的词语或者短语,也就是一个行业中用于表示特定概念的字、词语、短语或者句子等。
步骤S150,确定员工的绩效等级。
具体地,根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
其中,考核时间段是统计用于绩效考核的数据的时间段,例如对一个月的绩效进行考核,那么考核时间段就是需要考核的这一个月,当需要考核的是员工一月份的绩效时,考核的时间段就是从一月份的一号开始直到一月份的三十一号截止的时间段。可以理解的是,本实施例中,获取的是员工在考核时间段内的工作时段期间的对话语音信息。仍然以考核时间段为一月份这一个月为例,如果员工的工作时间是周一到周五每天的早上九点到下午五点,那么,考核时间段内的对话语音文本实际上就是一月份内的每个周一的早上九点到下午五点之间的对话的语音、每个二的早上九点到下午五点之间的对话的语音、每个周三的早上九点到下午五点之间的对话的语音、每个四的早上九点到下午五点之间的对话的语音和每个周五的早上九点到下午五点之间的对话的语音。
又如,对一周的绩效进行考核,那么考核时间段就是需要考核的这一周,当需要考核的是员工某月第一周(包括周一到周天)的绩效时,考核的时间段就是从这周的周一的开始时间到周天的截止时间之间的时间段。仍然以考核时间段为一周为例,如果员工的工作时间是周一到周五每天的早上九点到下午五点,那么,考核时间段内的对话语音文本实际上就是这一周内的周一的早上九点到下午五点之间的对话的语音、周二的早上九点到下午五点之间的对话的语音、周三的早上九点到下午五点之间的对话的语音、周四的早上九点到下午五点之间的对话的语音和周五的早上九点到下午五点之间的对话的语音。
本实施例用于采集用户在考核时间段内的对话语音信息并将所采集的对话语音信息进行语音识别处理,从而获得该对话语音信息对应的对话语音文本。然后统计对话语音文本中的字数,以及从对话语音文本中获取行业术语,获得员工在考核时间段内的对话语音文本中所包含的各种行业术语的数量,从而获得员工在工作过程中使用行业术语的数量。本实施例用于根据待考核员工的对话语音信息中所包含对话语音文本中的字数以及不同种类的行业术语的数量来确定待考核员工的绩效等级,由于待考核员工的对话语音文本中的字数以及行业术语的数量与员工的工作量通常是成正比,因此能够通过行业术语来对待考核员工的工作量进行量化,此外此种方式还能够减少管理者的主观因素对绩效考核结果的影响,因此,本实施例中通过行业术语的数量来进行绩效考核使得绩效考核结果更加合理、准确。
请参照图4所示,可选地,本实施例中,所述电子设备中预先配置有行业术语模型,所述行业术语模型包括多个关键词。步骤从所述对话语音文本中获取与各个关键词对应的行业术语的数量,即S130包括子步骤S131-步骤S132。
步骤S131,针对行业术语模型中的每个关键词,检测该关键词,并统计该关键词的数量。
具体地,针对所述行业术语模型中每个行业术语对应的每个关键词,从所述对话语音文本中检测该关键词,并统计所述对话语音文本中该关键词的数量。
步骤S132,统计每种行业术语的数量。
具体地,针对每种行业术语,分别统计所述对话语音文本中每种行业术语对应的所有关键词的数量作为该行业术语的数量。
本实施例具体用于将对话语音文本与行业术语模型中的关键词的特征进行匹配。例如,行业术语中的关键词可以是“欢迎光临!”、“请点单!”、“请慢走!”、“有什么需要帮助吗?”等等,此时,只要对话语音文本中包括这些关键词,由于行业术语模型中会有包括这些关键词在内的多个关键词的特征,因此就能够根据这些关键词检测到对话语音文本中行业术语,也就是说,对话语音文本中检测到有几个关键词,就相当于有几个行业术语。
在具体检测关键词时,可以先选定一个需要检测的关键词,然后将选定的关键词与对话语音文本进行匹配,检测出该对话语音文本中包括几个这个关键词,接着再换另一个关键词进行匹配。
又如,“试试我们的新口味吧”、“这个产品是我们最新推出的”“您可以尝试一下”,在这些文本中分别出现了关键词“试试、新口味”、“最新、推出”、“尝试”,则会将这些出现的关键词进行归类分析,从而确定它们都属于“建议销售”的术语,因此给这3句话分别加上一个“建议销售”对应的行业术语编号,用于后续统计(计数)。
文本中检测关键词,也就是说以与行业术语对应的关键词作为匹配条件进行字符检测。如果检测到该关键词,则采用与该关键词对应的预设标识标记对话语音文本中检测到该关键词的字符串。在检测完所述对话语音文本后,统计所述预设标识的数量作为关键词的数量。
例如,对话语音文本中检测到“请慢走”这一类型的行业术语时,则可以将对话语音文本中的关键词标记为“001”,这样,在最后统计“请慢走”对应行业术语的行业术语的数量时,则可以通过统计“001”的数量来作为该行业术语的关键词的数量。
对话语音文本中检测到“欢迎光临!”这一类型的行业术语时,则可以将对话语音文本中的关键词标记为“002”,这样,在最后统计“欢迎光临!”对应行业术语的数量时,则可以通过统计“002”的数量来作为该行业术语的数量。
对话语音文本中检测到“请点单!”这一类型的行业术语时,则可以将对话语音文本中的关键词标记为“003”,这样,在最后统计“请点单!”对应行业术语的数量时,则可以通过统计“003”的数量来作为该行业术语的数量。
例如,当需要考核员工一个月的绩效时,对应考核时间段内的对话语音文本为A,需要检测的关键词为“请慢走!”、“欢迎光临!”和“请点单!”这三个时,行业术语模型中会包括“请慢走!”、“欢迎光临!”和“请点单!”这三个关键词。此时,可以先将关键词“请慢走!”与对话语音文本A进行匹配,直至检测完整个对话语音文本A;接着再将关键词“欢迎光临!”与对话语音文本A匹配,直至检测完整个对话语音文本A;接着再将关键词“请点单!”与对话语音文本匹配,直至检测完整个对话语音文本A。
在按照字符匹配方法对每个关键词进行检测时,可以按照采用以下方式来进行匹配。以下举一种为例来对字符匹配的方法进行详细说明。
例如,需要检测的语音文本中的字符包括ABHIDEHI,需要检测的关键字为HI,关键字为HI对应的预设标识为“000”。在匹配时,则可以将HI与AB进行匹配,HI与AB并不匹配,因此不采用预设标识进行标记;接着,将HI与BH进行匹配,HI与BH并不匹配,因此不采用预设标识进行标记;接着,将HI与HI进行匹配,HI与HI匹配,因此采用预设标识“000”进行标记;接着,将HI与ID进行匹配,HI与ID不匹配,因此不采用预设标识进行标记;接着,将HI与DE进行匹配,HI与DE不匹配,因此不采用预设标识进行标记;接着,将HI与EH进行匹配,HI与EH不匹配,因此不采用预设标识进行标记;接着,将HI与HI进行匹配,HI与HI匹配,因此采用预设标识“000”进行标记。这样,就统计出对话语音文本中存在两个关键字HI。
当然,本实施例中,预设标识可以采用数字的方式来表示,也可以采用字母或者其他的符号来进行表示,只要属于一种行业术语的关键词与一种符号对应即可,也就是说,一种预设标识用于表示一种行业术语。
可选地,本实施例中,所述电子设备100中存储有预先设置的每种行业术语在绩效考核中对应的权重,所述行业术语在绩效考核中越重要,则该行业术语的权重越高也就是说,所述行业术语的权重表征该行业术语在绩效考核中的重要程度。请参照图5所示,步骤S140包括子步骤S141-步骤S142。
步骤S141,获得每种行业术语对应的绩效评分。
具体地,获取每种行业术语对应的绩效评分。
具体地,分别计算每种行业术语的数量与该行业术语的权值之积,获得每种行业术语对应的绩效评分。
步骤S142,根据所述对话语音文本的字数以及每种行业术语对应的绩效评分确定员工的绩效等级。
例如,所述行业术语可以包括迎宾术语、服务术语和管理术语,其中,所述服务术语可以包括,但不限于,前厅迎客、领位、扫码点单、手持机点单、建议销售、复单、请慢用、小心烫、后厨敲铃、巡台、顾客叫服务员、送客术语、清单等相关的行业术语;管理术语可以包括顾客满意、积极、目标、总结、精进等相关的行业术语。
本实施例用于统计不同行业术语,然后根据不同行业术语来对员工的绩效等级进行综合评定,可以将员工的绩效量化,从而获得根据对话语音文本评定的绩效。由于不同的行业术语在不同的过程中的重要程度并不相同,因此,本实施例中根据各种行业术语的行业术语的重要程度来计算出一个绩效等级,能够使得根据对话语音文本得出的绩效更加准确、合理。
可选地,本实施例中,步骤S140也可以采用以下方式实现:获取所有关键词对应的每种行业术语的数量之和,根据所述对话语音文本的字数以及所有所述关键词对应的行业术语的总数量获得所述待考核员工的绩效等级。
本实施例中,也可以在获得对话语音文本后,将对话语音文本与对话语音信息进行关联,并存储两者的关联关系,以用于后续的数据管理。
本实施例中,终端采集设备200中可以包括语音采集模块和数据传输模块,终端采集设备200通过语音采集模块采集待考核员工对话的对话语音信息,然后通过数据传输模块发送至所述电子设备100。也就是说,语音采集模块用于采集对话语音信息,数据传输模块用于将对话语音信息传输到电子设备100。语音采集模块在采集对话语音信息时,可以是自动采集。数据传输模块传输对话语音信息时,可以是实时传输。对于每一个终端采集设备200,可以预先将其与各门店的员工进行绑定,例如,建立终端采集设备的设备识别信息与唯一标识员工的员工识别信息的对应关系。也就是说,将每个终端采集设备200与每个员工对应。具体使用时,门店的员工可以将终端采集设备200佩戴在身上。
当然,本实施例中,终端采集设备200也可以采用具有数据输入功能的设备,这样,员工可以通过终端采集设备200输入设置命令,例如员工的识别信息,从而来实现员工识别信息与终端采集设备200的设备识别信息进行解绑或者绑定等操作。这样,同一个终端设备可以由不同的员工使用,从而更加灵活。
本实施例中,电子设备100中可以包括语音识别模块、术语检测模块、术语计数模块和数据管理模块。语音识别模块用于执行步骤S120,术语检测模块用于预先构建门店员工服务的行业术语模型,相当于确定关键词。术语检测模块还用于检索对话语音文本,看该对话语音文本是否匹配行业术语模型,当对话语音文本与预先存入行业术语模型中的关键词特征相匹配,则添加标记信息,即与各个关键词对应的预设标识。
术语计数模块用于执行步骤从所述对话语音文本中获取与各个关键词对应的行业术语的数量。在具体执行时,也可以对行业术语进行分类,例如分为迎宾术语、服务术语、管理术语等,并统计每一类的行业术语出现的次数。数据管理模块用于存储终端采集设备200上传的所有对话语音信息、语音识别模块处理后的对话语音文本、术语检测模块检测到的“行业术语”的预设标识。
请参照图6,本申请的另一目的在于提供一种基于语音识别的绩效考核装置110,所述装置包括获取单元111、转化单元112、统计单元113和考核单元114。所述绩效考核装置110包括一个可以软件或固件的形式存储于所述存储器120中或固化在所述电子设备100的操作系统(Operating System,OS)中的软件功能模块。
获取单元111,用于获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息。
本实施例中的获取单元111用于执行步骤S110,关于所述获取单元111的具体描述可参照对所述步骤S110的描述。
转化单元112,用于对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本。
本实施例中的转化单元112用于执行步骤S120,关于所述转化单元112的具体描述可参照对所述步骤S120的描述。
统计单元113,用于统计所述对话语音文本的字数,以及根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量。
本实施例中的统计单元113用于执行步骤S130-步骤S140,关于所述统计单元113的具体描述可参照对所述步骤S130-步骤S140的描述。
考核单元114,用于根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
本实施例中的考核单元114用于执行步骤S150,关于所述考核的具体描述可参照对所述步骤S150的描述。
本申请的另一目的在于提供一种可读存储介质,所述可读存储介质中存储有可执行程序,处理器130在执行所述可执行程序时,实现如本实施例任一项所述的方法。
综上所述,本申请实施例所述的方案根据待考核员工的对话语音信息中所包含不同关键词对应的行业术语的数量来确定待考核员工的绩效等级,由于待考核员工的对话语音文本的字数以及行业术语的数量与员工的工作量通常是成正比,因此能够通过对话语音文本的字数以及关键词对应的行业术语来对待考核员工的工作量进行量化,此外此种方式还能够减少管理者的主观因素对绩效考核结果的影响,因此,本实施例中通过行业术语的数量来进行绩效考核使得绩效考核结果更加合理、准确。
以上所述,仅为本申请的各种实施方式,但本申请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申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于语音识别的绩效考核方法,其特征在于,应用于电子设备,所述方法包括:
获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息;
对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
统计所述对话语音文本的字数;
根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行业术语模型包括多个行业术语,每个所述行业术语对应一个标签和多个关键词,所述根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量的步骤包括:
针对所述行业术语模型中每个行业术语对应的每个关键词,从所述对话语音文本中检测该关键词,并统计所述对话语音文本中该关键词的数量;
针对每种行业术语,分别统计所述对话语音文本中该行业术语对应的所有关键词的数量作为该行业术语的数量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述对话语音文本中检测该关键词,并统计所述对话语音文本中该关键词的数量的步骤包括:
采用字符匹配方法在所述对话语音文本中检测该关键词;
如果检测到该关键词,则采用与该关键词对应的预设标识标记对话语音文本中检测到该关键词的字符串;
在检测完所述对话语音文本后,统计所述预设标识的数量作为关键词的数量。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述电子设备中存储有预先设置的每种行业术语在绩效考核中对应的权重,所述行业术语在绩效考核中越重要,则该行业术语的权重越高;
所述根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级的步骤包括:
分别计算每种行业术语的数量与该行业术语的权值之积,获得每种行业术语对应的绩效评分;
根据所述对话语音文本的字数以及每种行业术语对应的绩效评分确定员工的绩效等级。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级的步骤包括:
获取所有关键词对应的每种行业术语的数量之和;
根据所述对话语音文本的字数以及所有所述关键词对应的行业术语的总数量获得所述待考核员工的绩效等级。
6.一种基于语音识别的绩效考核方法,其特征在于,应用于包括终端采集设备和与所述终端采集设备通信连接的电子设备的考核系统,所述方法包括:
所述终端采集设备采集待考核员工的对话语音信息并发送至所述电子设备;
所述电子设备接收所述对话语音信息;
所述电子设备对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
所述电子设备统计所述对话语音文本的字数;
所述电子设备根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
所述电子设备根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
7.一种基于语音识别的绩效考核装置,其特征在于,应用于电子设备,所述装置包括:
获取单元,用于获取待考核员工在考核时间段内的对话语音信息;
转化单元,用于对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
统计单元,用于统计所述对话语音文本的字数,以及根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
考核单元,用于根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
8.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有可执行程序,处理器在执行所述可执行程序时,实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器与所述处理器连接,所述存储器中存储有可执行程序,处理器在执行所述可执行程序时,实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
10.一种基于语音识别的绩效考核系统,其特征在于,所述绩效考核系统包括电子设备和与所述电子设备通信连接的终端采集设备,所述终端采集设备用于采集员工对话语音信息并发送至所述电子设备;
所述电子设备用于:
接收所述对话语音信息;
对所述对话语音信息进行语音识别处理,获得对话语音文本;
统计所述对话语音文本的字数;
根据预先构建的行业术语模型,提取出所述对话语音文本中的关键词,识别出与所述关键词对应的行业术语并统计所述对话语音文本中每种行业术语的数量;
根据所述对话语音文本的字数以及所述对话语音文本中每种行业术语的数量,确定员工的绩效等级。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911198987.1A CN110992949A (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911198987.1A CN110992949A (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110992949A true CN110992949A (zh) | 2020-04-10 |
Family
ID=70088316
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911198987.1A Pending CN110992949A (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110992949A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112132524A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-12-25 | 北京云族佳科技有限公司 | 一种监控方法、绩效管理方法,客户端及服务器 |
CN112561582A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-26 | 领悦数字信息技术有限公司 | 试驾效果评估装置、试驾效果评估方法以及介质 |
CN113035193A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-06-25 | 上海匠芯知音信息科技有限公司 | 一种员工管理系统及应用 |
CN113506050A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-10-15 | 北京明略昭辉科技有限公司 | 员工绩效的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170154293A1 (en) * | 2014-06-16 | 2017-06-01 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Customer service appraisal device, customer service appraisal system, and customer service appraisal method |
CN107563677A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-01-09 | 深圳市瑞科慧联科技有限公司 | 一种业务数据分析系统及其分析方法 |
CN109741752A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-10 | 金现代信息产业股份有限公司 | 一种基于语音识别的人事考评方法与系统 |
CN109784678A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-21 | 秒针信息技术有限公司 | 一种基于音频的客户满意度评估方法和评估系统 |
CN110135669A (zh) * | 2018-02-08 | 2019-08-16 | 上海合寰信息科技有限公司 | 一种服务质检管理方法及系统 |
-
2019
- 2019-11-29 CN CN201911198987.1A patent/CN110992949A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170154293A1 (en) * | 2014-06-16 | 2017-06-01 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Customer service appraisal device, customer service appraisal system, and customer service appraisal method |
CN107563677A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-01-09 | 深圳市瑞科慧联科技有限公司 | 一种业务数据分析系统及其分析方法 |
CN110135669A (zh) * | 2018-02-08 | 2019-08-16 | 上海合寰信息科技有限公司 | 一种服务质检管理方法及系统 |
CN109784678A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-21 | 秒针信息技术有限公司 | 一种基于音频的客户满意度评估方法和评估系统 |
CN109741752A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-10 | 金现代信息产业股份有限公司 | 一种基于语音识别的人事考评方法与系统 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112132524A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-12-25 | 北京云族佳科技有限公司 | 一种监控方法、绩效管理方法,客户端及服务器 |
CN112132524B (zh) * | 2020-07-10 | 2024-03-29 | 北京云族佳科技有限公司 | 一种监控方法、绩效管理方法,客户端及服务器 |
CN112561582A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-26 | 领悦数字信息技术有限公司 | 试驾效果评估装置、试驾效果评估方法以及介质 |
CN113035193A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-06-25 | 上海匠芯知音信息科技有限公司 | 一种员工管理系统及应用 |
CN113035193B (zh) * | 2021-03-01 | 2024-04-12 | 上海匠芯知音信息科技有限公司 | 一种员工管理系统及应用 |
CN113506050A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-10-15 | 北京明略昭辉科技有限公司 | 员工绩效的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110992949A (zh) | 基于语音识别的绩效考核方法、装置及可读存储介质 | |
US20190236497A1 (en) | System and method for automated model selection for key performance indicator forecasting | |
CN111091832B (zh) | 一种基于语音识别的意向评估方法和系统 | |
CN111563396A (zh) | 在线识别异常行为的方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN113506050A (zh) | 员工绩效的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN112258303A (zh) | 围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111178940A (zh) | 一种自动生成销售话术图谱的方法和系统 | |
CN112116168B (zh) | 一种用户行为的预测方法、装置及电子设备 | |
CN110111011B (zh) | 一种教学质量监管方法、装置及电子设备 | |
CN111861514A (zh) | 一种人员推荐方法及人员推荐系统 | |
CN111160967A (zh) | 数据处理方法、装置及存储介质 | |
CN115050457A (zh) | 在线问诊服务质量的评估方法、装置、设备、介质及产品 | |
CN109949162A (zh) | 一种基于云服务器的投资管理评估系统 | |
CN113642926A (zh) | 用于风险预警的方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN114090882B (zh) | 基于移动终端的学习资料推送方法和系统 | |
CN115936748A (zh) | 一种商业大数据分析方法及系统 | |
CN111639874A (zh) | 一种评级方法及相关设备 | |
KR102078541B1 (ko) | 이슈 관심도 기반의 뉴스 가치 평가 장치 및 방법, 이를 기록한 기록매체 | |
CN112257890A (zh) | 数据处理方法、装置和退费预测模型的训练方法、装置 | |
CN110766544A (zh) | 信用风险的检测方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN112632443B (zh) | 内容评分方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116703250B (zh) | 二手车业务监督预测系统 | |
CN112926433B (zh) | 基于头戴显示设备的生物制药安全监控方法与系统 | |
CN117332066B (zh) | 一种基于大模型的智能坐席文本处理方法 | |
KR102499687B1 (ko) | 빅데이터 기반의 이커머스 상품 판매 스토어 관리 서버 및 이의 판매자 상품페이지 자동 분석 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200410 |