CN110992956A - 语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质，通过获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获取相关资讯。本申请解决了现有技术中由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题。达到了对客户的语音进行高精度识别和理解，从而准确提取科技关键词，从而对关键词进行相关资讯检索，最终达到为用户提供快速准确专业的相关资讯的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及语音转换技术领域，特别是涉及一种语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
语音客服在当今工作与生活中已经非常普及，涉及众多领域，能够方便快捷的帮助用户解决问题，但是在一些专业性较强的科技客服领域，应用范围目前比较有限。
现有技术中，由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题。
但是目前还未有一个基于神经网络，深度学习的方式通过单目视觉将目标检测和深度预测结合起来，即实现一个网络完成两个任务，并且能够很好地协同。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种语音转换的信息处理方法，所述方法包括：获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获取相关资讯。
于本申请的一实施例中，所述将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息之后，包括：预设偏差阈值对所述文字信息进行语义理解，获得所述文字信息的语义偏差；根据所述偏差阈值与所述语音偏差之间的关系，对所述文字信息进行纠错处理。
于本申请的一实施例中，所述根据所述偏差阈值与所述语音偏差之间的关系，对所述文字信息进行纠错处理，包括：判断所述语义偏差是否在所述偏差阈值之内；如果所述语义偏差在所述偏差阈值之内，则根据所述语义偏差获得标准文字信息；根据所述标准文字信息，对所述文字信息进行纠错处理。
于本申请的一实施例中，所述根据所述文字信息提取关键词，包括：构建科技词语数据库；判断所述文字信息中是否包含所述科技词语数据库中的科技词语；若包含，则提取所述文字信息中的科技词语作为关键词。
于本申请的一实施例中，所述依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获得相关资讯，包括：预设相关度阈值；根据所述关键词在知识图谱中获取相关信息；依据所述相关度阈值，过滤所述相关信息；提取符合所述相关度阈值的所述相关信息，以作为与所述关键词对应的相关资讯。
于本申请的一实施例中，所述将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息，还包括：根据所述文字信息提取对应所述用户的基本信息；其中，所述基本信息包括：姓名、性别、年龄、职业、工作单位、联系方式、及住址中任意一种或多种；将所述用户对应的所述基本信息进行记录并存储。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种语音转换的信息处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；处理模块，用于将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获得相关资讯。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种计算机系统，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如上所述的方法。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行如上所述的方法。
综上所述，本申请提供一种语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质，通过获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获取相关资讯。
具有以下有益效果：
解决了现有技术中由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题。达到了对客户的语音进行高精度识别和理解，从而准确提取科技关键词，从而对关键词进行相关资讯检索，最终达到为用户提供快速准确专业的相关资讯的技术效果。
附图说明
图1显示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理方法的流程示意图。
图2显示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理方法中步骤S2的流程示意图。
图3显示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理方法中步骤S23的流程示意图。
图4显示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理方法中步骤S3的流程示意图。
图5显示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理方法中步骤S4的流程示意图。
图6显示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理装置的结构示意图。
图7显示为本申请于一实施例中的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面以附图为参考，针对本申请的实施例进行详细说明，以便本申请所属技术领域的技术人员能够容易地实施。本申请可以以多种不同形态体现，并不限定于此处说明的实施例。
为了明确说明本申请，省略与说明无关的部件，对于通篇说明书中相同或类似的构成要素，赋予了相同的参照符号。
在通篇说明书中，当说某部件与另一部件“连接”时，这不仅包括“直接连接”的情形，也包括在其中间把其它元件置于其间而“间接连接”的情形。另外，当说某种部件“包括”某种构成要素时，只要没有特别相反的记载，则并非将其它构成要素排除在外，而是意味着可以还包括其它构成要素。
当说某部件在另一部件“之上”时，这可以是直接在另一部件之上，但也可以在其之间伴随着其它部件。当对照地说某部件“直接”在另一部件“之上”时，其之间不伴随其它部件。
虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一接口及第二接口等描述。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
此处使用的专业术语只用于言及特定实施例，并非意在限定本申请。此处使用的单数形态，只要语句未明确表示出与之相反的意义，那么还包括复数形态。在说明书中使用的“包括”的意义是把特定特性、区域、整数、步骤、作业、要素及/或成份具体化，并非排除其它特性、区域、整数、步骤、作业、要素及/或成份的存在或附加。
表示“下”、“上”等相对空间的术语可以为了更容易地说明在附图中图示的一部件相对于另一部件的关系而使用。这种术语是指，不仅是在附图中所指的意义，还包括使用中的装置的其它意义或作业。例如，如果翻转附图中的装置，曾说明为在其它部件“下”的某部件则说明为在其它部件“上”。因此，所谓“下”的示例性术语，全部包括上与下方。装置可以旋转90°或其它角度，代表相对空间的术语也据此来解释。
现有技术中由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题，为解决上述问题，本申请实提供了一种语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质，能够对客户的语音进行高精度识别和理解，从而准确提取科技关键词，并依据关键词进行相关资讯检索，最终达到为用户提供快速准确专业的相关资讯的技术效果。
如图1所示，展示为本申请于一实施例中的语音转换的信息处理方法的流程示意图。如图所示，所述方法包括：
步骤S1：获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息。
于本实施例中，所述方法应用于科技客户服务端，通过用户与客服之间建立的语音通话连接，来获取语音数据。所述语音通话连接包括但不限于：固定电话、移动电话、微信语音、QQ语音、陌陌语音、视频电话、Facetime等，还包括各种企业或机构专用的电话渠道、线上客服系统等。
本申请主要解决由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题。因此，获取语音数据的对象包括用户和客服人员。
简单来说，可以通过通信位置或通信地址或网络IP地址，将特定的通信位置或通信地址或网络IP地址的一方可认定为客服人员，将非特定的通信位置或通信地址或网络IP地址的一方可认定为用户或打入方。
步骤S2：将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息。
于本申请一实施例中，如图2所示，在步骤S102之后还包括：
步骤S21：预设偏差阈值；
步骤S22：对所述文字信息进行语义理解，获得所述文字信息的语义偏差；
步骤S23：根据所述偏差阈值与所述语音偏差之间的关系，对所述文字信息进行纠错处理。
于本实施例中，由于用户群体的多样性，以及用户发音特点的影响等导致语音识别过程中出现的误差情况是难以避免的，为了提高语音识别的准确性，本申请实施例在实时语音识别的步骤之后，对转换为文字信息进行语义理解并纠错，具体根据整段语句的整体内容进行判断获得的最为接近的语义，比较实际文字信息与其最为接近的语义，获得二者之间的语义偏差，预先设定的偏差阈值，根据其偏差大小确定实际文字信息与其最为接近的语义是否为相同语义，从而进行纠错处理。其中，所述偏差阈值为可调节阈值，为预先根据实际情况进行设定好的，根据不同领域或不同要求，可以对其进行调节，对此本申请不作任何限制。
于本申请一实施例中，如图3所示，所述步骤S23具体包括：
步骤S231：判断所述语义偏差是否在所述偏差阈值之内；
步骤S232：如果所述语义偏差在所述偏差阈值之内，则根据所述语义偏差获得标准文字信息；
步骤S233：根据所述标准文字信息，对所述文字信息进行纠错处理。
于本实施例中，对所述文字信息与其最接近语义之间的偏差与偏差阈值进行比较，如果偏差在偏差阈值之内，说明两者之间差别不大，可以确定所述文字信息的基本语义为与其最接近语义，从而将实际文字信息纠正为其最接近语义的文字信息，从而达到准确理解用户语音信息的效果。
于本申请一实施例中，在将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息后还包括：
A、根据所述文字信息提取对应所述用户的基本信息；其中，所述基本信息包括：姓名、性别、年龄、职业、工作单位、联系方式、及住址中任意一种或多种；
B、将所述用户对应的所述基本信息进行记录并存储。
于本实施例中，本申请还可以根据语音识别的用户的文字信息中，提取出用户的相关基本信息，包括但不限于姓名、性别、年龄、职业、工作单位、联系方式、及住址等信息，并将这些基本信息进行记录和存储，构建用户数据库，便于后续工作开展。
步骤S3：根据所述文字信息提取关键词。
于本申请一实施例中，如图4所示，所述步骤S3具体包括：
步骤S31：构建科技词语数据库；
步骤S32：判断所述文字信息中是否包含所述科技词语数据库中的科技词语；若包含，则提取所述文字信息中的科技词语作为关键词。
于本实施例中，首先根据大数据构建科技词语数据库，实时更新收集最新科技词语，保证数据库的时效性和全面性，根据数据库中的科技词语，判断所述文字信息中有无相同科技词语，如果文字信息中包含所述科技词语数据库中的科技词语，提取所述文字信息中的科技词语作为关键词。例如通过语音识别到用户想要申报高新企业认定的截止时间，通过数据库比对，可以从文字信息中提取出申报、高新企业认定、截止时间三个关键词
步骤S4：依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获取相关资讯。
于本申请一实施例中，如图5所示，所述步骤S4具体包括：
步骤S41：预设相关度阈值；
步骤S42：根据所述关键词在知识图谱中获取相关信息；
步骤S43：依据所述相关度阈值，过滤所述相关信息；
步骤S44：提取符合所述相关度阈值的所述相关信息，以作为与所述关键词对应的相关资讯。
于本实施例中，当提取到文字信息中的关键词后，直接根据所述关键词，链接知识图谱数据，从所述知识图谱中搜索与所述关键词相关的一些信息，制定相关度阈值，所述相关度阈值为预先设定好的，可以根据需求进行调整，以便达到最佳相关效果。因为直接检索与关键词相关的信息，信息量太大，并且可能存在一些噪音信息，降低相关信息的有效率，所以，通过制定相关度阈值，通过相关度阈值来过滤初步检索的信息，将符合相关度阈值的信息作为与所述关键词相关的资讯，其中，所述相关资讯还包括预设的专业话术、以及常见疑难问题的解答等。从而推送给客服，客服根据检索到的资讯对用户进行实时解答，从而提高了沟通效率，也提高了客服回答问题的准确性和解答速度，提高客户体验度。
综合来说，本申请所述的语音转换的信息处理方法，通过建立用户与客服之间的语音通话连接，根据客服人员和用户在语音通话过程中的语音进行识别，读取用户的语音信息即所述第一语音信息以及客服人员的语音信息即第二语音信息，将读取到的第一语音信息和第二语音信息转换为文字信息，实时显示在人机交互界面上，从而直观的将文字信息展现出来，并根据文字信息进行智能语义理解，从中提取用户关注的科技关键词，通过将关键词在知识图谱中进行检索，可以得到与所述关键词相关的科技资讯信息，客服人员可以根据检索出的相关资讯对用户的体温进行解答，提高了沟通效率，达到了对客户的语音进行高精度识别，理解，从而准确提取科技关键词，从而对关键词进行相关资讯检索，最终达到为用户提供快速准确专业的相关资讯的技术效果。从而解决现有技术中由于科技客服领域的专业性较强，客服人员往往无法快速并且准确的回答用户提出的问题，导致客户体验度不高的技术问题。
如图6所示，展示为本申请于一实施例中语音转换的信息处理装置的模块示意图。如图所示，所述装置600包括：
获取模块601，用于获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；
处理模块602，用于将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获得相关资讯。
需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请所述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请方法实施例相同，具体内容可参见本申请前述所示的方法实施例中的叙述。
还需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些单元可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。
例如，处理模块602可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上处理模块602的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
如图7所示，展示为本申请于实施例中的计算机设备的结构示意图。如图所示，所述计算机设备700包括：存储器701、及处理器702；所述存储器701用于存储计算机指令；所述处理器702运行计算机指令实现如图1所述的方法。
在一些实施例中，所述计算机设备700中的所述存储器701的数量均可以是一或多个，所述处理器702的数量均可以是一或多个，而图7中均以一个为例。
于本申请一实施例中，所述计算机设备700中的处理器702会按照如图1所述的步骤，将一个或多个以应用程序的进程对应的指令加载到存储器701中，并由处理器702来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现如图1所述的方法。
所述存储器701可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。所述存储器701存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。
所述处理器702可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
在一些具体的应用中，所述计算机设备700的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清除说明起见，在图7中将各种总线都成为总线系统。
于本申请的一实施例中，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述的语音转换的信息处理方法。
所述计算机可读存储介质优选为非易失性计算机存储介质。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述系统及各单元功能的实施例可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述系统及各单元功能的实施例；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另外需说明的是，上述实施例中的系统、计算机设备等的实现，所涉及的计算机程序皆可以装载在计算机可读存储介质，所计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是、但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
综上所述，本申请提供的一种语音转换的信息处理方法、装置、设备和存储介质，通过获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获取相关资讯。
本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中包含通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。
Claims (9)
1.一种语音转换的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；
将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；
根据所述文字信息提取关键词；
依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获取相关资讯。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息之后，包括：
预设偏差阈值
对所述文字信息进行语义理解，获得所述文字信息的语义偏差；
根据所述偏差阈值与所述语音偏差之间的关系，对所述文字信息进行纠错处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏差阈值与所述语音偏差之间的关系，对所述文字信息进行纠错处理，包括：
判断所述语义偏差是否在所述偏差阈值之内；
如果所述语义偏差在所述偏差阈值之内，则根据所述语义偏差获得标准文字信息；
根据所述标准文字信息，对所述文字信息进行纠错处理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文字信息提取关键词，包括：
构建科技词语数据库；
判断所述文字信息中是否包含所述科技词语数据库中的科技词语；若包含，则提取所述文字信息中的科技词语作为关键词。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获得相关资讯，包括：
预设相关度阈值；
根据所述关键词在知识图谱中获取相关信息；
依据所述相关度阈值，过滤所述相关信息；
提取符合所述相关度阈值的所述相关信息，以作为与所述关键词对应的相关资讯。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息，还包括：
根据所述文字信息提取对应所述用户的基本信息；其中，所述基本信息包括：姓名、性别、年龄、职业、工作单位、联系方式、及住址中任意一种或多种；
将所述用户对应的所述基本信息进行记录并存储。
7.一种语音转换的信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取语音数据，并识别用户的第一语音信息和客服人员的第二语音信息；
处理模块，用于将所述第一语音信息和所述第二语音信息转换为文字信息；根据所述文字信息提取关键词；依据所述关键词在预设知识图谱中检索以获得相关资讯。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行如权利要求1至6中任意一项所述的方法。
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