CN112256360A - 一种智能业务助手系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能业务助手系统，包括助手终端，服务端系统和业务设备，助手终端和业务设备分别与服务端系统网络连接，业务设备用于将采集的设备状态数据发送到服务端系统，助手终端用于获取用户的语音请求，并将语音请求预处理后发送到服务端系统，服务端系统基于事先构建的待处理系统状态事件的话术数据，将解决方案以语音的形式发送给助手终端，并根据设备状态数据确认用户是否完成相应操作，用户通过助手终端获取解决方案。通过语义理解方式，实现与操作人员之间的交互，解脱员工资料背诵的问题，能够快速通过问答定位参考内容，减少工作中的疏漏，便于现员工操作设备，对于标准化流程操作的情况尤其适合。

Description

一种智能业务助手系统

技术领域：

本发明属于智能控制技术领域，具体涉及一种智能业务助手系统。

背景技术：

现今科技正在向物联网时代迈进，很多设备添加了无线或有线的入网接入方式，将设备集中联网进行管控，丰富了设备功能的多样性，提高了操控综合性，但现在的物联仅停留于对设备的监控方面，比如查表，计数，温湿度监控等。更复杂的设备操作，如设备维护，设备安装等，需要专业技术人员现场操作。现场操作需要事先对工作人员培训，让工作人员熟练掌握设备的运行原理、操作流程和管理规程，培养专门的维护人员。随着工作人员离职、退休等因素，设备更新换代，需要不断地进行培训，这种传统的工作方式势必增加企业经济成本。另外，传统方式难以避免遗忘、误操作等人为因素造成的事故。为此，建立一种能够根据工作人员的请求准确回复，引导工作人员正确操作的设备智能化操作语音提醒系统势在必行。

发明内容：

本发明目的在于克服现有技术存在的缺点，寻求设计一种面向设备操控与管理的智能业务助手系统。

为了实现上述目的，本发明涉及的一种智能业务助手系统，包括助手终端，服务端系统和业务设备，助手终端和业务设备分别与服务端系统网络连接，业务设备用于将采集的设备状态数据发送到服务端系统，助手终端用于获取用户的语音请求，并将语音请求预处理后发送到服务端系统，服务端系统基于事先构建的待处理系统状态事件的话术数据，将解决方案以语音的形式发送给助手终端，并根据设备状态数据确认用户是否完成相应操作，用户通过助手终端获取解决方案。

具体地，所述助手终端，包括音频采集模块，音频预处理模块，无线通讯模块和音频播放模块，所述音频采集模块，与音频预处理模块连接，采集转换声音数据为音频数字信号传输给音频预处理模块，所述音频预处理模块，与无线通讯模块连接，接收音频数据并对其进行降噪处理，语音唤醒识别，在识别到唤醒词时，将音频数据压缩处理，传输给无线通讯模块，同时接收无线通讯模块发送来的音频文件解压缩后发送给音频播放模块，音频播放模块与音频预处理模块连接，用于音频文件的播放,所述无线通讯模块，与服务端系统连接。

进一步地，所述助手终端还包括电池和电源管理模块，所述电池为可充电电池，为整套助手终端提供电能，所述电源管理模块，与电池连接，具有充电接口，提供对电池的充放电及充放电保护。

具体地，所述服务端系统，包括第一网络通讯模块，语音识别引擎，语义理解引擎，话术配置系统，语音合成引擎，工单记录系统和设备管理系统，所述第一网络通讯模块为服务终端系统提供网络通讯功能，实现与助手终端和业务设备之间的通讯，所述语音识别引擎与第一网络通讯模块连接，接受来自助手终端的音频压缩数据，进行解压缩，将音频数据识别为文本内容，并将语音文本内容传输给语义理解引擎，所述话术配置系统，通过人工操作或规则化训练，建立服务于语义理解引擎的基于事先构建的待处理系统变量-状态-事件的话术数据，所述语义理解引擎分别与语音识别引擎和话术配置系统连接，结合话术数据，提供基于文本的语义理解反馈，生成语义理解文本，即用户请求的解决方案文本；所述语音合成引擎与语义理解引擎连接，接受语义理解引擎传入的语义理解文本内容，合成为语音音频数据，并经数据压缩后传输给第一网络通讯模块发送至助手终端，所述工单记录系统与语义理解引擎连接，结合语义理解引擎和话术配置系统，实时记录智能业务助手系统中的各种信息，形成工单列表，包括用户的请求、系统反馈、用户的操作流程、操作影响的参数、用户提出的建议或评价反馈,所述设备管理系统，通过第二网络通讯模块建立与业务设备的通讯，获取业务设备的实时状态数据。

具体地，所述业务设备，包括第二网络通讯模块和业务设备，所述业务设备通过第二网络通讯模块与服务端系统连接，第二网络通讯模块建立业务设备与服务端系统之间的通讯，向服务端系统传输设备实时状态数据，所述业务设备，为配载有所需传感器的业务设备本体，内部提供有状态命令接口，通过第二网络通讯模块实时向服务端系统发送监测的状态数据。

所述话术配置系统采用有线状态机建立话术配置方法，具体包括以下步骤：

(1)根据业务设备的工作原理，工作流程，进行业务流程分析，对应业务流程，进行状态划分、事件划分、工单变量设计和状态变量设计；

(2)基于状态划分结合事件划分与事件关联，建立状态转移分析，基于获得的状态转移分析建立变量-状态-事件的话术数据，也成称语义理解问答对；

(3)并将工单变量和设备状态变量关联到语义问答对中，送入语义理解引擎进行训练，最终生成的语义理解模型能够围绕用户的不同问答内容给出反馈，结合业务设备状态，确认本步流程，进行具有逻辑性的多轮问答，为用户提供交互性流程指导，降低用户疏忽导致遗漏或误操作，结合工单变量配置，能够将用户的疑问、系统反馈、用户的操作流程、用户提出的建议等，在语音交互中自动记录到工单记录系统中，留作进行用户操作与意向的统计分析数据。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

(1)通过语义理解方式，实现与操作人员之间的交互，解脱员工资料背诵的问题，能够快速通过问答定位参考内容，减少工作中的疏漏，便于现员工操作设备，对于标准化流程操作的情况尤其适合。

(2)通过语义方式建立工单内容，便于后期数据管理，便于状况实时上报。

附图说明：

图1为本发明涉及的智能业务助手系统结构原理示意图。

具体实施方式：

下面通过具体实施例并结合附图对本发明作进一步说明。

实施例：

如图1所示，一种智能业务助手系统，包括助手终端，服务端系统和业务设备，助手终端和业务设备分别与服务端系统网络连接，业务设备用于将采集的设备状态数据发送到服务端系统，助手终端用于获取用户的语音请求，并将语音请求预处理后发送到服务端系统，服务端系统基于事先构建的待处理系统状态事件的话术数据，将解决方案以语音的形式发送给助手终端，并根据设备状态数据确认用户是否完成相应操作，用户通过助手终端获取解决方案。

具体地，所述助手终端，为用户佩戴的终端设备，以耳机或其它形式与用户建立交互。包括音频采集模块1，音频预处理模块2，无线通讯模块4和音频播放模块3。其中，所述音频采集模块1，为麦克风传感器，与音频预处理模块2连接，采集转换声音数据为音频数字信号传输给音频预处理模块2，所述音频预处理模块2，与无线通讯模块4连接，接收音频数据并对其进行降噪处理，语音唤醒识别，在识别到唤醒词时，将音频数据压缩处理，传输给无线通讯模块4，同时接收无线通讯模块4发送来的音频文件解压缩后发送给音频播放模块3，音频播放模块3与音频预处理模块2连接，可以为耳机等常用的播放器，用于音频文件的播放。所述无线通讯模块4，具有无线组网能力，可为WIFI，4G或5G模块，与服务端系统连接，通过手机进行联网配置等工作。

进一步地，所述助手终端还包括电池14和电源管理模块15，所述电池14为可充电电池，为整套助手终端提供电能，所述电源管理模块15，与电池14连接，具有充电接口，提供对电池的充放电及充放电保护。

具体地，所述服务端系统，通过网络连接建立与助手终端和业务设备之间的通讯，为助手终端提供相关服务，包括第一网络通讯模块7，语音识别引擎8，语义理解引擎10，话术配置系统12，语音合成引擎9，工单记录系统11和设备管理系统13。其中，所述第一网络通讯模块7为服务终端系统110提供网络通讯功能，实现与助手终端和业务设备之间的通讯，所述语音识别引擎8与第一网络通讯模块7连接，接受来自助手终端的音频压缩数据，进行解压缩，将音频数据识别为文本内容，并将语音文本内容传输给语义理解引擎10，所述话术配置系统12，通过人工操作或规则化训练，建立服务于语义理解引擎10的基于事先构建的待处理系统变量-状态-事件的话术数据，所述语义理解引擎10分别与语音识别引擎8和话术配置系统12连接，结合话术数据，提供基于文本的语义理解反馈，生成语义理解文本，即用户请求的解决方案文本；所述语音合成引擎9与语义理解引擎10连接，接受语义理解引擎10传入的语义理解文本内容，合成为语音音频数据，并经数据压缩后传输给第一网络通讯模块7发送至助手终端，所述工单记录系统11与语义理解引擎10连接，结合语义理解引擎10和话术配置系统12，实时记录智能业务助手系统中的各种信息，形成工单列表，包括用户的请求、系统反馈、用户的操作流程、操作影响的参数、用户提出的建议或评价反馈等内容,所述设备管理系统13，通过第二网络通讯模块111建立与业务设备的通讯，获取业务设备的实时状态数据。

具体地，所述业务设备，包括第二网络通讯模块6和业务设备5，所述业务设备5通过第二网络通讯模块6与服务端系统连接，第二网络通讯模块6建立业务设备5与服务端系统之间的通讯，向服务端系统传输设备实时状态数据，所述业务设备5，为配载有所需传感器的业务设备本体，内部提供有状态命令接口，通过第二网络通讯模块6实时向服务端系统发送监测的状态数据，如温度值、湿度值、pH值、水的深度、开、关等。

所述话术配置系统采用有线状态机建立话术配置方法，具体包括以下步骤：

(1)根据业务设备的工作原理，工作流程，进行业务流程分析，对应业务流程，进行状态划分、事件划分、工单变量设计和状态变量设计；

(2)基于状态划分结合事件划分与事件关联，建立状态转移分析，基于获得的状态转移分析建立变量-状态-事件的话术数据，也成称语义理解问答对；

(3)并将工单变量和设备状态变量关联到语义问答对中，送入语义理解引擎进行训练，最终生成的语义理解模型能够围绕用户的不同问答内容给出反馈，结合业务设备状态，确认本步流程，进行具有逻辑性的多轮问答，为用户提供交互性流程指导，降低用户疏忽导致遗漏或误操作，结合工单变量配置，能够将用户的疑问、系统反馈、用户的操作流程、用户提出的建议等，在语音交互中自动记录到工单记录系统中，留作进行用户操作与意向的统计分析数据。

下面以服务于智慧农业大棚的智能业务助手系统为例进行说明。

智慧农业大棚作为一个完整的农业系统，要求操作人员具备专业的知识和丰富的农业操作经验。未接触过该农业系统的工作人员一开始着手，会遇到很多问题，不当操作甚至会造成事故。采用本实施例中的智能业务助手系统就能够避免上述问题。具体操作方法包括以下步骤：

(1)状态划分

将智慧农业大棚工作状态划分为正常状态和异常状态。整个大棚的工作，是在这两独立互斥状态之间切换。

(2)状态变量设计

正常状态和异常状态由不同范围的温度，湿度，土地酸碱度和设备故障等状态变量确定，确定不同状态对应的状态变量及状态变量范围，如正常状态时温度16～20度，+湿度50％～70％，+酸碱度6～8，其余任意值，反之，除温度，湿度，酸碱度正常状态外的值则为异常状态。

(3)工单变量设计

作为助手系统的一个重要点，用于捕捉和记录实时的各种信息，产生工单列表供技术人员分析，从大数据层面进行优化分析或风险预测。工单变量列表中的变量信息人为规定，包括用户请求、系统反馈的、用户具体操作、操作影响的参数、操作进行的时间以及用户对回复的满意程度等数据。

(4)根据各种状态之间的关联转化，进行事件划分和事件关联，建立语义理解问答对

从一个状态到另一个状态的状态转移可以由多种操作或原因导致，每一种状态转移对应一个事件，该步骤的目的就是将这些事件进行具体的划分，进而建立了一个包括状态、变量和事件的具有特定逻辑关系的语义框架模型。所述操作和原因都是一些明确的内容，针对语义框架模型中的各个节点由人工结合相关问答模板生成语义理解问答对，通过结合变量关系的语义搜索，就能够得到相关问题的反馈，由于有状态变量的记录，所以能够支撑多轮对话。如，由于温度的降低，从正常状态转变为异常状态，具体地原因是散热过量，对应建立散热过量事件，散热过量的具体操作可以是由大棚开口过大、水泵浇水过多、空调降温太大等，可以在散热过量事件下基于具体的操作再进一步细化建立大棚开口过大事件、水泵浇水过多事件和空调降温太大事件等。

本发明的实质是通过配置有限状态机，结合实际环境下的状态变量，区分和配置每个“现在状态”，并根据方向决定“下一个状态”，同时通过设备自身的状态监控，反馈“下一个状态”是否已经到达，而对于多分支的内容，通过变量的值或范围进行决策，如此类推，最后形成一个有效的业务助理系统逻辑。

Claims (6)

1.一种智能业务助手系统，其特征在于，包括助手终端，服务端系统和业务设备，助手终端和业务设备分别与服务端系统网络连接，业务设备用于将采集的设备状态数据发送到服务端系统，助手终端用于获取用户的语音请求，并将语音请求预处理后发送到服务端系统，服务端系统基于事先构建的待处理系统状态事件的话术数据，将解决方案以语音的形式发送给助手终端，并根据设备状态数据确认用户是否完成相应操作，用户通过助手终端获取解决方案。

2.根据权利要求1所述的智能业务助手系统，其特征在于，所述助手终端，包括音频采集模块，音频预处理模块，无线通讯模块和音频播放模块，所述音频采集模块，与音频预处理模块连接，采集转换声音数据为音频数字信号传输给音频预处理模块，所述音频预处理模块，与无线通讯模块连接，接收音频数据并对其进行降噪处理，语音唤醒识别，在识别到唤醒词时，将音频数据压缩处理，传输给无线通讯模块，同时接收无线通讯模块发送来的音频文件解压缩后发送给音频播放模块，音频播放模块与音频预处理模块连接，用于音频文件的播放,所述无线通讯模块，与服务端系统连接。

3.根据权利要求1所述的智能业务助手系统，其特征在于，所述助手终端还包括电池和电源管理模块，所述电池为可充电电池，为整套助手终端提供电能，所述电源管理模块，与电池连接，具有充电接口，提供对电池的充放电及充放电保护。

4.根据权利要求2所述的智能业务助手系统，其特征在于，所述服务端系统，包括第一网络通讯模块，语音识别引擎，语义理解引擎，话术配置系统，语音合成引擎，工单记录系统和设备管理系统，所述第一网络通讯模块为服务终端系统提供网络通讯功能，实现与助手终端和业务设备之间的通讯，所述语音识别引擎与第一网络通讯模块连接，接受来自助手终端的音频压缩数据，进行解压缩，将音频数据识别为文本内容，并将语音文本内容传输给语义理解引擎，所述话术配置系统，通过人工操作或规则化训练，建立服务于语义理解引擎的基于事先构建的待处理系统变量-状态-事件的话术数据，所述语义理解引擎分别与语音识别引擎和话术配置系统连接，结合话术数据，提供基于文本的语义理解反馈，生成语义理解文本，即用户请求的解决方案文本；所述语音合成引擎与语义理解引擎连接，接受语义理解引擎传入的语义理解文本内容，合成为语音音频数据，并经数据压缩后传输给第一网络通讯模块发送至助手终端，所述工单记录系统与语义理解引擎连接，结合语义理解引擎和话术配置系统，实时记录智能业务助手系统中的各种信息，形成工单列表，包括用户的请求、系统反馈、用户的操作流程、操作影响的参数、用户提出的建议或评价反馈,所述设备管理系统，通过第二网络通讯模块建立与业务设备的通讯，获取业务设备的实时状态数据。

5.根据权利要求4所述的智能业务助手系统，其特征在于，所述业务设备，包括第二网络通讯模块和业务设备，所述业务设备通过第二网络通讯模块与服务端系统连接，第二网络通讯模块建立业务设备与服务端系统之间的通讯，向服务端系统传输设备实时状态数据，所述业务设备，为配载有所需传感器的业务设备本体，内部提供有状态命令接口，通过第二网络通讯模块实时向服务端系统发送监测的状态数据。

6.根据权利要求5所述的智能业务助手系统，其特征在于，所述话术配置系统采用有线状态机建立话术配置方法，具体包括以下步骤：

(1)根据业务设备的工作原理，工作流程，进行业务流程分析，对应业务流程，进行状态划分、事件划分、工单变量设计和状态变量设计；

(2)基于状态划分结合事件划分与事件关联，建立状态转移分析，基于获得的状态转移分析建立变量-状态-事件的话术数据，也成称语义理解问答对；

(3)并将工单变量和设备状态变量关联到语义问答对中，送入语义理解引擎进行训练，最终生成的语义理解模型能够围绕用户的不同问答内容给出反馈，结合业务设备状态，确认本步流程，进行具有逻辑性的多轮问答，为用户提供交互性流程指导，降低用户疏忽导致遗漏或误操作，结合工单变量配置，能够将用户的疑问、系统反馈、用户的操作流程、用户提出的建议等，在语音交互中自动记录到工单记录系统中，留作进行用户操作与意向的统计分析数据。

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