CN111698374B - 一种客服语音处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种客服语音处理方法及装置，通过实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；并判断所述原始语音信息是否违规；若是，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。也就是说，该客服语音处理方法在客服与客户的沟通过程中出现问题时，可以及时的发现问题，并对问题进行纠正处理，将纠正过的语音信息再输送给客户，可以极大程度的提高客户的通话满意度，提升客户体验效果。
Description
技术领域
本发明涉及语音处理技术领域，更具体地说，涉及一种客服语音处理方法及装置。
背景技术
随着科学技术的不断发展，各种各样的企业在客户服务领域进行不断改进，以提高客户服务质量。
目前传统的客服语音质检方式是通过对坐席的录音进行语音质检，当客服与客户的沟通过程中出现问题时，该质检方式并不能及时的发现问题并解决问题，只能事后对坐席进行警告和惩罚，这样会引起客户的不满，客户体验较差。
发明内容
有鉴于此，为解决上述问题，本发明提供一种客服语音处理方法及装置，技术方案如下：
一种客服语音处理方法，所述客服语音处理方法包括：
实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；
判断所述原始语音信息是否违规；
若是，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
优选的，在上述客服语音处理方法中，所述判断所述原始语音信息是否违规，包括：
将所述原始语音信息转换成文本信息；
设定多项违规检测项；
判断所述原始语音信息在多项所述违规检测项中是否至少存在一项违规。
优选的，在上述客服语音处理方法中，所述对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户，包括：
构建多层人工神经网络模型；
对所述原始语音信息的违规结果进行分类处理获得违规问题类型；
依据所述违规问题类型和/或所述违规结果，对解决方案质检知识库进行查询，获取至少一个解决方案；
依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
优选的，在上述客服语音处理方法中，所述依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户，包括：
当存在多个相关联的解决方案时，获取与违规的原始语音信息匹配度最高的解决方案作为目标解决方案；
依据所述目标解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
优选的，在上述客服语音处理方法中，所述客服语音处理方法还包括：
当所述原始语音信息不存在违规时，将所述原始语音信息输送给客服。
一种客服语音处理装置，所述客服语音处理装置包括：
获取模块，用于实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；
判断模块，用于判断所述原始语音信息是否违规；
纠正模块，用于若是，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
优选的，在上述客服语音处理装置中，所述判断模块包括：
转换单元，用于将所述原始语音信息转换成文本信息；
设定单元，用于设定多项违规检测项；
判断单元，用于判断所述原始语音信息在多项所述违规检测项中是否至少存在一项违规。
优选的，在上述客服语音处理装置中，所述纠正模块包括：
构建单元，用于构建多层人工神经网络模型；
分类单元，用于对所述原始语音信息的违规结果进行分类处理获得违规问题类型；
查询模块，用于依据所述违规问题类型和/或所述违规结果，对解决方案质检知识库进行查询，获取至少一个解决方案；
纠正单元，用于依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
优选的，在上述客服语音处理装置中，所述纠正单元具体用于：
当存在多个相关联的解决方案时，获取与违规的原始语音信息匹配度最高的解决方案作为目标解决方案；
依据所述目标解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
优选的，在上述客服语音处理装置中，所述客服语音处理装置还包括：
维持模块，用于当所述原始语音信息不存在违规时，将所述原始语音信息输送给客服。
相较于现有技术，本发明实现的有益效果为：
本发明提供的一种客服语音处理方法，通过实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；并判断所述原始语音信息是否违规；若是，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。也就是说，该客服语音处理方法在客服与客户的沟通过程中出现问题时，可以及时的发现问题，并对问题进行纠正处理，将纠正过的语音信息再输送给客户，可以极大程度的提高客户的通话满意度，提升客户体验效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种客服语音处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种客服语音处理方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的又一种客服语音处理方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的又一种客服语音处理方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种客服语音处理装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种客服语音处理装置的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的又一种客服语音处理装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的又一种客服语音处理装置的结构示意图。
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。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参考图1，图1为本发明实施例提供的一种客服语音处理方法的流程示意图。
所述客服语音处理方法包括：
S101：实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息。
在该步骤中，通过对客户服务过程中的对话信息进行处理，只需截取出客服向客户应答的语音信息即可，该语音信息为所述原始语音信息。
S102：判断所述原始语音信息是否违规。
S103：若是，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
在该实施例中，该客服语音处理方法在客服与客户的沟通过程中出现问题时，可以及时的发现问题，并对问题进行纠正处理，将纠正过的语音信息再输送给客户，可以极大程度的提高客户的通话满意度，提升客户体验效果。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图2，图2为本发明实施例提供的另一种客服语音处理方法的流程示意图。
步骤S102判断所述原始语音信息是否违规，具体表现为：
S1021：将所述原始语音信息转换成文本信息。
在该步骤中，通过将原始语音信息转换成文本信息有利于自动质检。
S1022：设定多项违规检测项。
在该步骤中，违规检测项在本发明实施例中并不作限定，可根据不同的企业或不同的应用或不同的坐席设定不同的违规检测项，为了提高客户满意度，可以尽可能多的设置违规检测项。
S1023：判断所述原始语音信息在多项所述违规检测项中是否至少存在一项违规。
在该步骤中，只要存在一项违规，则判定所述原始语音信息违规，就需要对其进行纠正。
在该实施例中，通过设置多项违规检测项，可以对原始语音信息进行多方位的违规检测，违规检测精度高，并且，只要存在一项违规时，就对其进行纠正，则可以极大程度的提高用户体验效果。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图3，图3为本发明实施例提供的又一种客服语音处理方法的流程示意图。
步骤S103所述对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户，具体表现为：
S1031：构建多层人工神经网络模型。
S1032：对所述原始语音信息的违规结果进行分类处理获得违规问题类型。
S1033：依据所述违规问题类型和/或所述违规结果，对解决方案质检知识库进行查询，获取至少一个解决方案。
S1034：依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
在该实施例中，当直接使用违规结果在解决方案质检知识库进行查询时，在一些情况下，可能会比较难查询到相应的解决方案，且查询时间较长，那么通过对违规结果进一步的进行问题分类，再基于该问题类型和/或违规结果，就可以很容易的在解决方案质检知识库中查询到相应的解决方案，进而对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
进一步的，基于本发明上述实施例，所述依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户，包括：
当存在多个相关联的解决方案时，获取与违规的原始语音信息匹配度最高的解决方案作为目标解决方案；
依据所述目标解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
在该实施例中，包括但不限定于采用将替换原始语音信息的方式或语音合成固定语音的方式，对违规的原始语音信息进行纠正处理。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图4，图4为本发明实施例提供的又一种客服语音处理方法的流程示意图。
所述客服语音处理方法还包括：
S104：当所述原始语音信息不存在违规时，将所述原始语音信息输送给客服。
进一步的，基于本发明上述全部实施例，在本发明另一实施例中还提供了一种客服语音处理装置，参考图5，图5为本发明实施例提供的一种客服语音处理装置的结构示意图。
所述客服语音处理装置包括：
获取模块51，用于实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；
判断模块52，用于判断所述原始语音信息是否违规；
纠正模块53，用于若是，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
在该实施例中，该客服语音处理装置在客服与客户的沟通过程中出现问题时，可以及时的发现问题，并对问题进行纠正处理，将纠正过的语音信息再输送给客户，可以极大程度的提高客户的通话满意度，提升客户体验效果。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图6，图6为本发明实施例提供的另一种客服语音处理装置的结构示意图。
所述判断模块52包括：
转换单元54，用于将所述原始语音信息转换成文本信息；
设定单元55，用于设定多项违规检测项；
判断单元56，用于判断所述原始语音信息在多项所述违规检测项中是否至少存在一项违规。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图7，图7为本发明实施例提供的又一种客服语音处理装置的结构示意图。
所述纠正模块53包括：
构建单元57，用于构建多层人工神经网络模型；
分类单元58，用于对所述原始语音信息的违规结果进行分类处理获得违规问题类型；
查询模块59，用于依据所述违规问题类型和/或所述违规结果，对解决方案质检知识库进行查询，获取至少一个解决方案；
纠正单元60，用于依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
进一步的，基于本发明上述实施例，所述纠正单元60具体用于：
当存在多个相关联的解决方案时，获取与违规的原始语音信息匹配度最高的解决方案作为目标解决方案；
依据所述目标解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图8，图8为本发明实施例提供的又一种客服语音处理装置的结构示意图。
所述客服语音处理装置还包括：
维持模块61，用于当所述原始语音信息不存在违规时，将所述原始语音信息输送给客服。
需要说明的是，本发明实施例提供的一种客服语音处理装置和上述实施例提供的客服语音处理方法的原理相同，在此不再赘述。
以上对本发明所提供的一种客服语音处理方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素，或者是还包括为这些过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种客服语音处理方法，其特征在于，所述客服语音处理方法包括：
实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；
将所述原始语音信息转换成文本信息；
设定多项违规检测项；
判断所述原始语音信息在多项所述违规检测项中是否至少存在一项违规；
若是，则判定所述原始语音信息违规，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户，包括：
构建多层人工神经网络模型；
对所述原始语音信息的违规结果进行分类处理获得违规问题类型；
依据所述违规问题类型和所述违规结果，对解决方案质检知识库进行查询，获取至少一个解决方案；
依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
2.根据权利要求1所述的客服语音处理方法，其特征在于，所述依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户，包括：
当存在多个相关联的解决方案时，获取与违规的原始语音信息匹配度最高的解决方案作为目标解决方案；
依据所述目标解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
3.根据权利要求1所述的客服语音处理方法，其特征在于，所述客服语音处理方法还包括：
当所述原始语音信息不存在违规时，将所述原始语音信息输送给客服。
4.一种客服语音处理装置，其特征在于，所述客服语音处理装置包括：
获取模块，用于实时获取在客户服务过程中向客户应答的原始语音信息；
判断模块，用于判断所述原始语音信息是否违规；
纠正模块，用于若所述原始语音信息违规，则对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户；
所述判断模块包括：
转换单元，用于将所述原始语音信息转换成文本信息；
设定单元，用于设定多项违规检测项；
判断单元，用于判断所述原始语音信息在多项所述违规检测项中是否至少存在一项违规；若是，则判定所述原始语音信息违规；
所述纠正模块包括：
构建单元，用于构建多层人工神经网络模型；
分类单元，用于对所述原始语音信息的违规结果进行分类处理获得违规问题类型；
查询模块，用于依据所述违规问题类型和所述违规结果，对解决方案质检知识库进行查询，获取至少一个解决方案；
纠正单元，用于依据至少一个所述解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
5.根据权利要求4所述的客服语音处理装置，其特征在于，所述纠正单元具体用于：
当存在多个相关联的解决方案时，获取与违规的原始语音信息匹配度最高的解决方案作为目标解决方案；
依据所述目标解决方案，对违规的原始语音信息进行纠正处理，生成目标语音信息并输送给客户。
6.根据权利要求4所述的客服语音处理装置，其特征在于，所述客服语音处理装置还包括：
维持模块，用于当所述原始语音信息不存在违规时，将所述原始语音信息输送给客服。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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