CN111142834B - 一种业务处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种业务处理方法及系统，所述方法预先注册用户身份，并将对应的声纹特征和个人信息进行保存和匹配，通过获取语音指令，以及声纹特征的判断，确认用户的用户身份，根据用户的语音指令和与用户身份相对应的个人信息进行业务处理。通过进行声纹特征一致性的判断，可以确保对于用户身份判断的准确性。在用户身份准确度较高的前提下，业务系统可以直接获取匹配的个人信息，无需通过用户确认个人信息或者要求用户向业务系统提供个人信息以核实用户身份，解决了现有技术中仅通过语音交互进行业务处理时具有的安全问题，可以实现在不具有其他交互方式的前提下，通过语音交互的方式安全的进行业务处理。

Description

一种业务处理方法及系统

技术领域

本申请涉及人机交互领域，尤其涉及一种业务处理方法及系统。

背景技术

随着科学技术的不断进步，语音交互技术逐渐在服务领域内得到广泛的使用。部分业务处理系统可以获取用户的语音指令，对语音指令进行简单的识别，根据识别结果向用户反馈相关的信息。

但是，现有的银行业务处理的设备部分是基于具有显示屏的设备，语音交互技术往往作为触摸或者点击操作的辅助技术，完成相关的导航或者是咨询答复等业务，并不能仅通过语音交互技术实现业务的全程处理。这是因为在现有技术中对部分银行业务处理的安全度要求较高，而用户的身份信息需要通过用户进行输入或者是确定，通过语音进行交互较为不便，并且安全系数不高。因此，用户不能通过语音的交互方式实现业务处理的全过程。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述技术问题，本申请提供了一种业务处理方法及系统，通过声纹识别确定用户身份，并根据用户身份匹配的个人信息和用户的语音指令进行目标业务的处理，解决了现有技术中不能通过语音交互的方式实现业务处理全过程的问题。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种业务处理方法，所述方法预先在业务系统中注册用户身份，保存与所述用户身份相对应的声纹特征，将预存的个人信息与所述用户身份相匹配，所述方法包括：

获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册；

通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份；

将所述语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息。

可选的，在所述对所述文字指令进行分析，得到目标业务之后还包括：判断所述目标业务是否为核心业务；若是，再次确认用户的用户身份为已注册的用户身份。

可选的，在所述再次确认用户的用户身份为已注册的用户身份之前，所述方法还包括：保存所述用户的语音指令；

所述再次确认用户的用户身份为已注册的用户身份，具体包括：

通过所述声纹识别模型从所述已保存的用户的语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；若一致，则再次确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

可选的，所述方法还包括：

获取所述业务系统中预先设置的与所述目标业务的处理结果相对应的文字反馈信息，将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息；根据所述语音反馈信息，向所述用户进行语音播报。

可选的，所述声纹识别模型为由卷积神经网络和长短期记忆网络构建的声纹识别模型。

可选的，当所述用户没有注册时，所述方法还包括：触发预设的注册业务，通过语音提示引导用户完成注册。

可选的，所述方法还包括：获取用户的开始指令，判断所述开始指令是否为预设的开始指令；若是，准备获取用户的语音指令，以便进行业务处理。

可选的，所述方法还包括：获取用户的结束指令，判断所述结束指令是否为预设的结束指令；若是，结束业务处理。

第二方面，本申请实施例提供了一种业务处理系统，所述系统包括：

注册单元，用于在业务系统中注册用户身份，保存与所述用户身份相对应的声纹特征，将预存的个人信息与所述用户身份相匹配；

获取单元，用于获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册；

确认单元，用于通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份；

业务处理单元，用于将所述用户的语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息。

可选的，所述确认单元还包括：

再次确认子单元，用于当所述目标业务为核心业务时，保存所述用户的语音指令；通过所述声纹识别模型从所述已保存的用户的语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；若是，则再次确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

可选的，所述系统还包括：

唤醒单元，用于获取用户的开始指令，判断所述开始指令是否为预设的开始指令；若是，准备获取用户的语音指令，以便进行业务处理。

可选的，所述系统还包括：

休眠单元，用于获取用户的结束指令，判断所述结束指令是否为预设的结束指令；若是，结束业务的处理。

可选的，所述业务处理单元还包括：

反馈子单元，用于获取所述业务系统中预先设置的与所述目标业务的处理结果相对应的文字反馈信息，将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息；根据所述语音反馈信息，向所述用户进行语音播报。

相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：

在本申请实施例提供的方法中，通过预先注册用户身份，并将对应的声纹特征和个人信息进行保存和匹配，通过获取语音指令，以及声纹特征的判断，确认用户的用户身份，根据用户的语音指令和与用户身份相对应的个人信息进行业务处理。通过进行声纹特征一致性的判断，可以确保对于用户身份判断的准确性。在用户身份准确度较高的前提下，业务系统可以直接获取匹配的个人信息，无需通过用户确认个人信息或者要求用户向业务系统提供个人信息以核实用户身份，解决了现有技术中仅通过语音交互进行业务处理时具有的安全问题，可以实现在不具有其他交互方式的前提下，通过语音交互的方式安全的进行业务处理，从而实现全语音交互的业务办理。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，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它的附图。

图1为本申请实施例提供的一种业务处理方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的另一种业务处理方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种业务处理系统的结构示意图。

具体实施方式

正如前文描述，目前的银行业务通常是通过人工或者是通过智能业务处理机器进行处理的，智能业务处理机器具有显示屏，通过用户的点击或者触碰实现业务的处理。在业务处理的过程中，智能业务处理机器会通过语音与用户进行交互，可以实现提示、导航、文字朗读、客服解答等功能，辅助用户完成业务的处理，使得业务处理的过程更加人性化，用户的操作更加便捷。部分业务还可以通过电话银行进行办理，但是受限于语音的交互方式，电话银行可以办理的一些业务主要是查询或者是咨询的业务。

发明人发现，现有的在智能业务处理机器上进行业务处理均是需要通过用户的点击或者是触碰才可以完成的，这是由于在现有的银行业务中，大多数的业务是需要用户提供保密性较高的个人信息的，或者是与银行系统中预存的个人信息进行核实确认的。因此，用户需要在显示屏上输入个人的关键信息。例如银行卡号、信用卡密码、身份证信息等个人隐私度较高的信息。或者是通过业务界面显示的关键信息进行核对，例如所需要操作的信用卡账号，所需要处理的金额等。在现有技术中，上述完成业务处理的关键信息均是需要通过文字或者图片信息在显示屏上展示给用户的。而语音交互技术大多仅是作为一种提高用户体验的辅助方式，或者是应用于业务查询、咨询等电话银行可以实现的业务，并不涉及到核心的业务操作。

发明人经过研究发现，这是由于用户的关键信息所需的保密性较高，相应的根据这些信息所处理的业务的安全度要求较高。而现有的语音交互技术不能够在安全度上满足这一要求，用户不便通过语音将个人的关键信息提供给智能业务处理机器，并且通过语音的方式也容易被他人获取。所以，在处理业务之前首先通过安全度较高的声纹识别技术通过用户的语音确认用户的身份，并预先将用户在业务系统中保存的个人信息与用户的身份进行匹配。这样在业务处理时，业务系统就可以通过与用户身份匹配的个人信息进行业务的处理，不需要再向用户获取银行系统中具有的关键信息。由此，便可以在保证安全的基础上实现全语音交互的业务处理方式。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，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。

第一实施例

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种业务处理方法的流程图。

在本申请实施例中可以预先在业务系统中注册用户的用户身份，保存与所述用户身份相对应的声纹特征，将预存的个人信息与所述用户身份相匹配。

需要说明的是，本申请实施例中的业务系统可以为银行系统中的用于提供业务处理的系统，可以应用于不具有显示设备的业务处理智能设备中，也可以应用于电话银行系统中。

可以理解的是，本申请实施例中的业务系统中可以具有对于安全度要求较高的业务，也可以具有一般的咨询等业务。

需要说明的是，本申请实施例中不限定注册用户身份的方式，在一种可能的实现方式中，可以通过语音指引的方式完成用户身份的注册。本申请实施例不限定用户注册时所需要提供的信息，在一种可能的实现方式中，用户可以提供在业务系统中已经保存的关键信息来证明自己的身份，以便业务系统将保存的个人信息与注册的用户身份相匹配。

需要说明的是，本申请实施例中保存的与用户身份相对应的声纹特征是用户在注册时提取的，本申请实施例中不限定所述声纹特征提取的方式以及保存的位置。在一种可能的实现方式中，可以要求用户提供语音，将用户的语音通过声纹识别模型获取声纹特征，为了确保声纹特征的准确度，还可以多次获取以进行修正。并且提取到的声纹特征可以保存在声纹库中，以便后续的提取。

可以理解的是，本申请实施例中用户注册的用户身份可以是唯一对应的，也就是说，一位用户仅可以注册一个与之对应的用户身份。

需要说明的是，本申请实施例中的个人信息是业务系统中预先保存的用户的相关信息，本申请实施例中不限定用户的个人信息所包括的信息的种类和内容，在一种可能的实现方式中，所述个人信息可以为用户的密码、用户的联系方式、开通的支付方式、处理过的业务信息等。

需要说明的是，本申请实施例中与所述用户身份相对应的声纹特征和匹配的个人信息可以具有用户身份的标识，以便根据用户身份进行获取。

在本实施例中，所述方法例如可以通过如下步骤S101-S103实现。

S101：获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册。

需要说明的是，本申请实施例中的语音指令可以为在用户注册时预先约定的语音指令，也可以为用户根据所要处理的业务进行的语音表述。

需要说明的是，本申请实施例中不限定确认用户已经注册的方式，在一种可能的实现方式中，可以从用户的语音指令中提取出和用户身份对应的信息。例如，用户可以说出注册时设置的语音密码，或者是注册时的绑定信息的内容。

可以理解的是，本申请实施例中不限定用户未注册的处理方式，在一种可能的实施方式中，可以通过触发注册业务进行用户的用户身份注册，还可以向用户播报身份获取失败的信息，提示用户主动进行注册。

S102：通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

需要说明的是，本申请实施例中的声纹识别模型可以输出一致或者不一致的判断结果。

可以理解的是，本申请实施例中的声纹识别模型是预先通过训练得到的，本申请实施例中不限定声纹识别模型具体所采用的识别技术，也不限定判断声纹特征是否一致的具体判断方式。

需要说明的是，本申请实施例中不限定确认失败的结果，在一种可能的实施方式中，可以向用户语音播报身份确认失败，提示用户再次尝试进行确认或者结束本次业务处理。

需要说明的是，本申请实施例中的身份确认的过程可以是业务系统在确认用户已注册之后自动进行的，可以不向用户展示身份确认的过程。在确认用户的声纹特征与保存的声纹特征并不一致时，自动可以进行二次确认，保证确认结果的准确性。

可以理解的是，本申请实施例中不限定确认成功后的表现形式，在一种可能的实施方式中，可以向用户播报确认成功的语音信息，还可以自动进行业务处理的下一步骤。

S103：将所述语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息。

本申请实施例中将语音指令转换为文字指令可以采用语音识别技术。可以对获取到的语音指令先进行预处理，包括对语音指令进行词、词性标注、去停用词等。

本申请实施例不限定语音转换文字的具体实现方式，在一种可能的实现方式中，可以通过语音转换模型将语音指令转换为文字指令，其中，语音转换模型可以为由CRNN卷积递归神经网络构建的模型。

需要说明的是，在本申请实施例中，可以通过自然语言处理对所述文字指令进行分析，得到目标业务。

可以理解的是，本申请实施例中业务系统可以根据处理业务的需要进行个人信息的获取。

由上可知，本申请实施例提供的业务处理方法，通过采用声纹识别，确认用户的用户身份，并对语音指令进行分析，得到所要处理的目标业务，结合语音指令转换的文字指令和获取的个人信息，进行业务处理。

第二实施例

在上述第一实施例中，在确认用户身份后可以进行业务处理，但是，当所要处理的目标业务为核心业务时，对于安全度的要求要高于一般的业务，仅在获取语音指令时对用户的身份进行确认，不足以满足处理核心业务的安全度要求。

针对上述情况，本申请提供了另一种业务处理方法，图2为本申请实施例提供的另一种业务处理方法的流程图。

下面对该实施例进行详细的说明，所述方法例如可以通过如下步骤S201-S206实现。

本申请实施例中的预先注册等步骤与第一实施例中的步骤相同，在此不再赘述。

S201：获取用户的开始指令，判断所述开始指令是否为预设的开始指令；若是，准备获取用户的语音指令，以便进行业务处理。

需要说明的是，本申请实施例中的开始指令可以是业务系统规定的开始指令，也可以是用户自己设置的个性化的开始指令。本申请实施例中不限定开始指令的具体内容。在一种可能的实现方式中，当获取到用户的开始指令的时间段并非是常规业务处理的时间段时，进行二次判断，以避免误操作。

S202：获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册；通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

本申请实施例中的提取用户的声纹特征可以先进行对语音指令的预处理，对获取到的语音指令进行预加重、分帧、加窗、端点检测等处理。其次，生成所述语音指令的语音频谱图，用于表示语音的频谱随时间的变化状况。最后，将得到的语音频谱图输入到声纹识别模型中。

本申请实施例中的声纹识别模型可以为由卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)构建的声纹识别模型，可以根据上述语音频谱图和语音对应的标签进行训练。

本申请实施例中的声纹识别模型可以用于确定从语音指令中提取到的声纹特征是否与用户身份对应的已保存的声纹特征是否一致，由此得到的判断结果与判断提取到的声纹特征是对应的已经保存的声纹特征中具体的那个声纹特征的识别方式得到的结果更为准确。

需要说明的是，本申请实施例中的语音指令可以为用户在开始进行业务处理时的任意的语音指令，可以为开始指令。在确认用户的用户身份后，还可以随机根据新的语音指令再次通过语音识别确认用户的用户身份，以确保用户在业务处理的过程中未发生变化。

S203：将所述语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；判断所述目标业务是否为核心业务；若是，通过所述声纹识别模型从所述已保存的用户的语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；若一致，则再次确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

可以理解的是，本申请实施例中再次进行声纹特征提取的语音指令可以为保存的一条或者多条语音指令，可以从多条语音指令中提取声纹特征，提高声纹识别的准确性。

本申请实施例中的核心业务可以为涉及到资金变动、个人信息更改等对安全度要求较高的业务。

将语音指令转换为文字指令之前还可以利用语音端点检测对语音指令的音频特征进行分析，确定声音的开始点和结束点。还可以对热词进行搜索，提高语音转换的准确度。

S204：根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息。

S205：获取所述业务系统中预先设置的与所述目标业务处理结果相对应的文字反馈信息，将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息；根据所述语音反馈信息，向所述用户进行语音播报。

需要说明的是，本申请实施例中可以通过语音合成模型将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息。其中，语音合成模型可以为采用带有注意力机制的编码-解码(encoder-decoder)模型。

S206：获取用户的结束指令，判断所述结束指令是否为预设的结束指令；若是，结束业务处理。

需要说明的是，本申请实施例中的结束指令可以是业务系统规定的结束指令，也可以是用户自己设置的个性化的结束指令。本申请实施例中不限定结束指令的具体内容。

第三实施例

图3为本申请实施例提供的一种业务处理系统的结构示意图。

例如具体可以包括：

注册单元301，用于在业务系统中注册用户身份，保存与所述用户身份相对应的声纹特征；将预存的个人信息与所述用户身份相匹配；

获取单元302，用于获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册；

确认单元303，用于通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份；

业务处理单元304，用于将所述语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息。

其中，确认单元303还可以包括再次确认子单元。再次确认子单元可以用于当所述目标业务为核心业务时，保存所述用户的语音指令；通过所述声纹识别模型从所述已保存的用户的语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；若一致，则再次确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

业务处理单元304还可以包括反馈子单元。反馈子单元可以用于获取所述业务系统中预先设置的与所述目标业务对应的文字反馈信息，将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息；根据所述语音反馈信息，向所述用户进行语音播报。

业务处理系统还可以包括唤醒单元和休眠单元。唤醒单元可以用于获取用户的开始指令，判断所述开始指令是否为预设的开始指令；若是，准备获取用户的语音指令，以便进行业务处理。休眠单元可以用于获取用户的结束指令，判断所述结束指令是否为预设的结束指令；若是，结束业务的处理。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，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。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元及模块可以是或者也可以不是物理上分开的。另外，还可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元和模块来实现本实施例方案的目的。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。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种业务处理方法，其特征在于，所述方法预先在业务系统中注册用户身份，保存与所述用户身份相对应的声纹特征，将预存的个人信息与所述用户身份相匹配；所述方法包括：

获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册；

通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的，与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份；

将所述语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息；

其中，在所述对所述文字指令进行分析，得到目标业务之后还包括：判断所述目标业务是否为核心业务；若是，再次确认用户的用户身份为已注册的用户身份；

在所述再次确认用户的用户身份为已注册的用户身份之前，所述方法还包括：

保存所述用户的语音指令；

所述再次确认用户的用户身份为已注册的用户身份，具体包括：

通过所述声纹识别模型从所述已保存的用户的语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；若一致，则再次确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述业务系统中预先设置的与所述目标业务的处理结果相对应的文字反馈信息，将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息；根据所述语音反馈信息，向所述用户进行语音播报。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述声纹识别模型为由卷积神经网络和长短期记忆网络构建的声纹识别模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述用户没有注册时，所述方法还包括：触发预设的注册业务，通过语音提示引导用户完成注册。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户的开始指令，判断所述开始指令是否为预设的开始指令；若是，准备获取用户的语音指令，以便进行业务处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户的结束指令，判断所述结束指令是否为预设的结束指令；若是，结束业务处理。

7.一种业务处理系统，其特征在于，包括：

注册单元，用于在业务系统中注册用户身份，保存与所述用户身份相对应的声纹特征，将预存的个人信息与所述用户身份相匹配；

获取单元，用于获取用户的语音指令，确认所述用户已经注册；

确认单元，用于通过声纹识别模型从所述语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；其中，所述已保存的声纹特征为从所述业务系统中获取的，与所述已注册的用户身份相对应的声纹特征；若一致，则确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份；

业务处理单元，用于将所述语音指令转换成文字指令；对所述文字指令进行分析，得到目标业务；根据所述用户的个人信息和所述文字指令对所述目标业务进行处理；其中，所述个人信息是从业务系统中获取的与所述已注册的用户身份相匹配的个人信息；

其中，所述确认单元还包括：

再次确认子单元，用于当所述目标业务为核心业务时，保存所述用户的语音指令；通过所述声纹识别模型从所述已保存的用户的语音指令中提取所述用户的声纹特征，判断所述声纹特征与所述已保存的声纹特征是否一致；若一致，则再次确认所述用户的身份为所述已注册的用户身份。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

唤醒单元，用于获取用户的开始指令，判断所述开始指令是否为预设的开始指令；若是，准备获取用户的语音指令，以便进行业务处理。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

休眠单元，用于获取用户的结束指令，判断所述结束指令是否为预设的结束指令；若是，结束业务的处理。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述业务处理单元还包括：

反馈子单元，用于获取所述业务系统中预先设置的与所述目标业务的处理结果相对应的文字反馈信息，将所述文字反馈信息转换为语音反馈信息；根据所述语音反馈信息，向所述用户进行语音播报。