CN112786041A - 语音处理方法及相关设备 - Google Patents

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CN112786041A CN202011540145.2A CN202011540145A CN112786041A CN 112786041 A CN112786041 A CN 112786041A CN 202011540145 A CN202011540145 A CN 202011540145A CN 112786041 A CN112786041 A CN 112786041A
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Abstract

本发明涉及人工智能，提供一种语音处理方法及相关设备。该方法能够根据语音检测请求确定语音场次，并根据语音场次确定用户对象，在语音场次播放话术时获取用户对象所在环境的语音信息，将语音信息转换为文本信息，利用预先构建好的正则表达式识别文本信息，得到正则结果，当正则结果为预设结果时，将文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果，当配置库中存在意图结果时，控制语音检测请求的发出终端停止播放话术。本发明能够提高语音打断的精确度。此外，本发明还涉及区块链技术，所述意图结果可存储于区块链中。

Description

语音处理方法及相关设备
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种语音处理方法及相关设备。
背景技术
随着人工智能的飞速发展，现有的聊天机器人支持语音识别功能，以实现电话客服或电话销售任务。然而，当聊天机器人在播放话术时，用户所在环境中存在噪音，例如，用户发出无意义的声音，会导致聊天机器人在播放话术时被错误打断，从而影响客户体验。
因此，如何解决聊天机器人在播放话术时不被错误打断成了亟需解决的问题。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种语音处理方法及相关设备，能够提高语音处理的精确度。
一方面，本发明提出一种语音处理方法，所述语音处理方法包括：
当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象；
在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息；
将所述语音信息转换为文本信息；
利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果；
当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果；
检测配置库中是否存在所述意图结果；
当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
根据本发明优选实施例，所述根据所述语音检测请求确定语音场次包括：
解析所述语音检测请求的报文，得到所述报文携带的报文信息；
从所述报文信息中获取用于指示场次的信息作为场次编码；
根据所述场次编码确定所述语音场次。
根据本发明优选实施例，所述根据所述语音场次确定用户对象包括：
从语音数据库中获取与所述语音场次对应的用户识别码；
将与所述用户识别码对应的对象确定为所述用户对象。
根据本发明优选实施例，所述在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息包括：
检测所述语音场次是否播放所述话术；
当检测到所述语音场次播放所述话术时，确定所述话术的播放对象；
根据所述播放对象及所述用户对象确定连接通道；
通过所述连接通道获取所述用户对象所在环境的所述语音信息。
根据本发明优选实施例，所述将所述语音信息转换为文本信息包括：
对所述语音信息进行预处理，得到波形信息；
提取所述波形信息中的特征，得到语音特征；
利用维特比算法对所述语音特征进行解码处理，得到语音最优路径；
根据所述语音最优路径确定所述文本信息。
根据本发明优选实施例，所述利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果包括：
根据预设词典对所述文本信息进行切分，得到多个切分路径；
根据所述多个切分路径构建多个有向无环图；
根据所述预设词典中的权值计算每个有向无环图的概率；
将所述概率最大的有向无环图对应的切分路径确定为目标切分路径，并将与所述目标切分路径对应的切分方式确定为目标切分方式；
根据所述目标切分方式确定多个分词；
利用所述正则表达式识别所述多个分词；
当所述正则表达式与所述多个分词中任意分词匹配时，将与所述正则表达式对应的意图确定为所述正则结果；
当所述正则表达式与所述多个分词都不匹配时，将所述正则结果确定为空值。
根据本发明优选实施例，所述将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果包括：
对所述文本信息进行分句处理，得到多个语句；
获取映射向量表，并从所述映射向量表中获取所述多个语句的文本向量；
从标准语句库中获取标准语句向量；
计算所述标准语句向量与所述文本向量的相似度；
将所述相似度最高的标准语句向量确定为目标向量，并将与所述目标向量对应的意图确定为所述意图结果。
另一方面，本发明还提出一种语音处理装置，所述语音处理装置包括：
确定单元，用于当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象；
获取单元，用于在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息；
转换单元，用于将所述语音信息转换为文本信息；
识别单元，用于利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果；
输入单元，用于当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果；
检测单元，用于检测配置库中是否存在所述意图结果；
控制单元，用于当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
另一方面，本发明还提出一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储计算机可读指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现所述语音处理方法。
另一方面，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现所述语音处理方法。
由以上技术方案可以看出，本发明能够当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象，能够具体定位到需要进行语音检测的通话场次，在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息，通过获取在播放所述话术时产生的所述语音信息，由于无需对整个所述语音场次进行语音识别，因此，能够避免系统线程被占用，从而提高系统性能，将所述语音信息转换为文本信息，利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果，当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果，能够确保所述语音信息的意图能够被识别，从而提高意图识别率，检测配置库中是否存在所述意图结果，当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术，根据所述意图结果能够准确确定出是否对所述话术进行中断，提高了中断检测的准确率。本发明通过所述语音检测请求能够准确确定出需要进行语音检测的语音场次，并根据所述语音场次获取所述用户对象所在环境的语音信息，进而对所述语音信息的意图进行识别，从而能够根据所述意图结果确定出是否对所述话术进行打断，避免所述用户对象所在环境中的背景音对所述语音场次的影响，提高语音打断的精确度。
附图说明
图1是本发明语音处理方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明在语音场次播放话术时获取用户对象所在环境的语音信息的一实施例的流程图。
图3是本发明语音处理装置的较佳实施例的功能模块图。
图4是本发明实现语音处理方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，是本发明语音处理方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述语音处理方法应用于一个或者多个电子设备中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的计算机可读指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能穿戴式设备等。
所述电子设备可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络电子设备、多个网络电子设备组成的电子设备组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络电子设备构成的云。
所述电子设备所处的网络包括，但不限于：互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
S10，当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象。
在本发明的至少一个实施例中，所述语音检测请求可以在检测到电话客服任务或者电话销售任务时触发。所述语音检测请求中携带的信息包括，但不限于：场次编码等。
所述语音场次是指需要进行语音检测的语音通话。
所述用户对象是指所述语音场次的用户。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备根据所述语音检测请求确定语音场次包括：
解析所述语音检测请求的报文，得到所述报文携带的报文信息；
从所述报文信息中获取用于指示场次的信息作为场次编码；
根据所述场次编码确定所述语音场次。
通过上述实施方式，由于无需对整个所述语音检测请求进行解析，因此，能够提高所述场次编码的获取效率，从而提高所述语音场次的确定效率。
在本发明的至少一个实施例中，由于所述场次编码能够唯一识别通话场次，因此，根据所述场次编码能够准确确定出所述语音场次。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备根据所述语音场次确定用户对象包括：
从语音数据库中获取与所述语音场次对应的用户识别码；
将与所述用户识别码对应的对象确定为所述用户对象。
其中，所述语音数据库中存储多个用户的识别码。
所述用户识别码能够唯一标识对象，所述用户识别码可以是用户的手机号码，也可以是用户的身份证等。
通过上述实施方式，由于所述用户识别码能够唯一标识对象，因此，能够根据所述语音场次准确确定出所述用户对象。
S11，在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述语音信息包括：所述用户对象发出的打断声音、所述用户对象所在环境的噪音。
所述话术是指预先设置好的播放语音。
参见图2，图2是本发明在语音场次播放话术时获取用户对象所在环境的语音信息的一实施例的流程图。在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息包括：
S110，检测所述语音场次是否播放所述话术。
S111，当检测到所述语音场次播放所述话术时，确定所述话术的播放对象。
S112，根据所述播放对象及所述用户对象确定连接通道。
S113，通过所述连接通道获取所述用户对象所在环境的所述语音信息。
其中，所述播放对象是指播放所述话术的机器人编号。
通过上述实施方式，由于无需对整个所述语音场次进行语音识别，因此，能够避免系统线程被占用，从而提高系统性能。
S12，将所述语音信息转换为文本信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述文本信息是指用来表示所述语音信息的文字。
所述文本信息的形式包括：中文、英文等。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备将所述语音信息转换为文本信息包括：
对所述语音信息进行预处理，得到波形信息；
提取所述波形信息中的特征，得到语音特征；
利用维特比算法对所述语音特征进行解码处理，得到语音最优路径；
根据所述语音最优路径确定所述文本信息。
通过对所述语音信息进行预处理，能够从所述语音信息中剔除掉干扰信息，进而利用维特比算法对所述语音特征进行解码，能够准确地将所述语音信息转换为所述文本信息。
S13，利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果。
在本发明的至少一个实施例中，所述正则表达式有多个，每个正则表达式对应的意图不同。
所述正则结果包括：意图、空值。进一步地，当所述正则结果为空值时，表示无法通过所述正则表达式检测出所述文本信息对应的意图。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果包括：
根据预设词典对所述文本信息进行切分，得到多个切分路径；
根据所述多个切分路径构建多个有向无环图；
根据所述预设词典中的权值计算每个有向无环图的概率；
将所述概率最大的有向无环图对应的切分路径确定为目标切分路径，并将与所述目标切分路径对应的切分方式确定为目标切分方式；
根据所述目标切分方式确定多个分词；
利用所述正则表达式识别所述多个分词；
当所述正则表达式与所述多个分词中任意分词匹配时，将与所述正则表达式对应的意图确定为所述正则结果；
当所述正则表达式与所述多个分词都不匹配时，将所述正则结果确定为空值。
其中，所述预设词典中包括多个词语及每个词语的权值。
通过上述实施方式，能够确定出满足用户需求的目标切分方式，进而根据所述目标切分方式能够准确确定出所述多个分词，进一步，利用所述正则表达式与所述多个分词的匹配结果，能够准确确定出所述正则结果。
S14，当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果。
需要强调的是，为进一步保证上述意图结果的私密和安全性，上述意图结果还可以存储于一区块链的节点中。
在本发明的至少一个实施例中，所述预设结果为空值，也就是说，无法通过所述正则表达式检测出所述文本信息对应的意图。
所述意图识别模型能够确定出与所述文本信息最相似的标准语句，进而根据标准语句确定出意图。
所述意图结果是指所述语音信息所指示的意图。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果包括：
对所述文本信息进行分句处理，得到多个语句；
获取映射向量表，并从所述映射向量表中获取所述多个语句的文本向量；
从标准语句库中获取标准语句向量；
计算所述标准语句向量与所述文本向量的相似度；
将所述相似度最高的标准语句向量确定为目标向量，并将与所述目标向量对应的意图确定为所述意图结果。
其中，所述映射向量表中包括语句与向量的映射关系。
所述标准语句库中存储多个语句向量。
在无法通过所述正则表达式确定出意图时，通过上述实施方式，能够准确确定出所述意图结果，确保所述语音信息的意图能够被识别，从而提高意图识别率。
S15，检测配置库中是否存在所述意图结果。
在本发明的至少一个实施例中，所述配置库中存储需要进行打断的意图。例如：业务办理意图等。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备检测配置库中是否存在所述意图结果包括：
遍历所述配置库中的配置意图；
将所述意图结果与遍历到的配置意图进行匹配；
当所述意图结果与所述遍历到的配置意图匹配时，确定所述配置库中存在所述意图结果；或者
当所述意图结果与所述配置库中的所有配置意图都不匹配时，确定所述配置库中不存在所述意图结果。
其中，所述配置意图是指需要进行话术打断的意图。
通过逐个对所述配置库中的配置意图进行匹配，能够准确确定出所述配置库中是否存在所述意图结果。
在本发明的至少一个实施例中，当所述配置库中不存在所述意图结果时，继续播放所述话术。
通过上述实施方式，确保聊天机器人能够忽略噪音的干扰，继续向所述用户对象播放所述话术，提高所述用户对象的体验。
S16，当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
在本发明的至少一个实施例中，当所述配置库中存在所述意图结果时，所述电子设备控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。所述发出终端可以是聊天机器人。
在本发明的至少一个实施例中，在控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术后，所述方法还包括：
根据所述意图结果确定响应结果；
播放所述响应结果。
其中，所述响应结果是指与所述意图结果对应的回答信息。
通过上述实施方式，能够快速向所述用户对象响应所述意图结果，提高所述用户对象的体验。
由以上技术方案可以看出，本发明能够当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象，能够具体定位到需要进行语音检测的通话场次，在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息，通过获取在播放所述话术时产生的所述语音信息，由于无需对整个所述语音场次进行语音识别，因此，能够避免系统线程被占用，从而提高系统性能，将所述语音信息转换为文本信息，利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果，当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果，能够确保所述语音信息的意图能够被识别，从而提高意图识别率，检测配置库中是否存在所述意图结果，当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术，根据所述意图结果能够准确确定出是否对所述话术进行中断，提高了中断检测的准确率。本发明通过所述语音检测请求能够准确确定出需要进行语音检测的语音场次，并根据所述语音场次获取所述用户对象所在环境的语音信息，进而对所述语音信息的意图进行识别，从而能够根据所述意图结果确定出是否对所述话术进行打断，避免所述用户对象所在环境中的背景音对所述语音场次的影响，提高语音打断的精确度。
如图3所示，是本发明语音处理装置的较佳实施例的功能模块图。所述语音处理装置11包括确定单元110、获取单元111、转换单元112、识别单元113、输入单元114、检测单元115、控制单元116及播放单元117。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所获取，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
当接收到语音检测请求时，确定单元110根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象。
在本发明的至少一个实施例中，所述语音检测请求可以在检测到电话客服任务或者电话销售任务时触发。所述语音检测请求中携带的信息包括，但不限于：场次编码等。
所述语音场次是指需要进行语音检测的语音通话。
所述用户对象是指所述语音场次的用户。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元110根据所述语音检测请求确定语音场次包括：
解析所述语音检测请求的报文，得到所述报文携带的报文信息；
从所述报文信息中获取用于指示场次的信息作为场次编码；
根据所述场次编码确定所述语音场次。
通过上述实施方式，由于无需对整个所述语音检测请求进行解析，因此，能够提高所述场次编码的获取效率，从而提高所述语音场次的确定效率。
在本发明的至少一个实施例中，由于所述场次编码能够唯一识别通话场次，因此，根据所述场次编码能够准确确定出所述语音场次。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元110根据所述语音场次确定用户对象包括：
从语音数据库中获取与所述语音场次对应的用户识别码；
将与所述用户识别码对应的对象确定为所述用户对象。
其中，所述语音数据库中存储多个用户的识别码。
所述用户识别码能够唯一标识对象，所述用户识别码可以是用户的手机号码，也可以是用户的身份证等。
通过上述实施方式，由于所述用户识别码能够唯一标识对象，因此，能够根据所述语音场次准确确定出所述用户对象。
获取单元111在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述语音信息包括：所述用户对象发出的打断声音、所述用户对象所在环境的噪音。
所述话术是指预先设置好的播放语音。
在本发明的至少一个实施例中，所述获取单元111在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息包括：
检测所述语音场次是否播放所述话术；
当检测到所述语音场次播放所述话术时，确定所述话术的播放对象；
根据所述播放对象及所述用户对象确定连接通道；
通过所述连接通道获取所述用户对象所在环境的所述语音信息。
其中，所述播放对象是指播放所述话术的机器人编号。
通过上述实施方式，由于无需对整个所述语音场次进行语音识别，因此，能够避免系统线程被占用，从而提高系统性能。
转换单元112将所述语音信息转换为文本信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述文本信息是指用来表示所述语音信息的文字。
所述文本信息的形式包括：中文、英文等。
在本发明的至少一个实施例中，所述转换单元112将所述语音信息转换为文本信息包括：
对所述语音信息进行预处理，得到波形信息；
提取所述波形信息中的特征，得到语音特征；
利用维特比算法对所述语音特征进行解码处理，得到语音最优路径；
根据所述语音最优路径确定所述文本信息。
通过对所述语音信息进行预处理，能够从所述语音信息中剔除掉干扰信息，进而利用维特比算法对所述语音特征进行解码，能够准确地将所述语音信息转换为所述文本信息。
识别单元113利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果。
在本发明的至少一个实施例中，所述正则表达式有多个，每个正则表达式对应的意图不同。
所述正则结果包括：意图、空值。进一步地，当所述正则结果为空值时，表示无法通过所述正则表达式检测出所述文本信息对应的意图。
在本发明的至少一个实施例中，所述识别单元113利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果包括：
根据预设词典对所述文本信息进行切分，得到多个切分路径；
根据所述多个切分路径构建多个有向无环图；
根据所述预设词典中的权值计算每个有向无环图的概率；
将所述概率最大的有向无环图对应的切分路径确定为目标切分路径，并将与所述目标切分路径对应的切分方式确定为目标切分方式；
根据所述目标切分方式确定多个分词；
利用所述正则表达式识别所述多个分词；
当所述正则表达式与所述多个分词中任意分词匹配时，将与所述正则表达式对应的意图确定为所述正则结果；
当所述正则表达式与所述多个分词都不匹配时，将所述正则结果确定为空值。
其中，所述预设词典中包括多个词语及每个词语的权值。
通过上述实施方式，能够确定出满足用户需求的目标切分方式，进而根据所述目标切分方式能够准确确定出所述多个分词，进一步，利用所述正则表达式与所述多个分词的匹配结果，能够准确确定出所述正则结果。
当所述正则结果为预设结果时，输入单元114将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果。
需要强调的是，为进一步保证上述意图结果的私密和安全性，上述意图结果还可以存储于一区块链的节点中。
在本发明的至少一个实施例中，所述预设结果为空值，也就是说，无法通过所述正则表达式检测出所述文本信息对应的意图。
所述意图识别模型能够确定出与所述文本信息最相似的标准语句，进而根据标准语句确定出意图。
所述意图结果是指所述语音信息所指示的意图。
在本发明的至少一个实施例中，所述输入单元114将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果包括：
对所述文本信息进行分句处理，得到多个语句；
获取映射向量表，并从所述映射向量表中获取所述多个语句的文本向量；
从标准语句库中获取标准语句向量；
计算所述标准语句向量与所述文本向量的相似度；
将所述相似度最高的标准语句向量确定为目标向量，并将与所述目标向量对应的意图确定为所述意图结果。
其中，所述映射向量表中包括语句与向量的映射关系。
所述标准语句库中存储多个语句向量。
在无法通过所述正则表达式确定出意图时，通过上述实施方式，能够准确确定出所述意图结果，确保所述语音信息的意图能够被识别，从而提高意图识别率。
检测单元115检测配置库中是否存在所述意图结果。
在本发明的至少一个实施例中，所述配置库中存储需要进行打断的意图。例如：业务办理意图等。
在本发明的至少一个实施例中，所述检测单元115检测配置库中是否存在所述意图结果包括：
遍历所述配置库中的配置意图；
将所述意图结果与遍历到的配置意图进行匹配；
当所述意图结果与所述遍历到的配置意图匹配时，确定所述配置库中存在所述意图结果；或者
当所述意图结果与所述配置库中的所有配置意图都不匹配时，确定所述配置库中不存在所述意图结果。
其中，所述配置意图是指需要进行话术打断的意图。
通过逐个对所述配置库中的配置意图进行匹配，能够准确确定出所述配置库中是否存在所述意图结果。
在本发明的至少一个实施例中，当所述配置库中不存在所述意图结果时，继续播放所述话术。
通过上述实施方式，确保聊天机器人能够忽略噪音的干扰，继续向所述用户对象播放所述话术，提高所述用户对象的体验。
当所述配置库中存在所述意图结果时，控制单元116控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
在本发明的至少一个实施例中，当所述配置库中存在所述意图结果时，所述电子设备控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。所述发出终端可以是聊天机器人。
在本发明的至少一个实施例中，在控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术后，所述确定单元110根据所述意图结果确定响应结果；
播放单元117播放所述响应结果。
其中，所述响应结果是指与所述意图结果对应的回答信息。
通过上述实施方式，能够快速向所述用户对象响应所述意图结果，提高所述用户对象的体验。
由以上技术方案可以看出，本发明能够当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象，能够具体定位到需要进行语音检测的通话场次，在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息，通过获取在播放所述话术时产生的所述语音信息，由于无需对整个所述语音场次进行语音识别，因此，能够避免系统线程被占用，从而提高系统性能，将所述语音信息转换为文本信息，利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果，当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果，能够确保所述语音信息的意图能够被识别，从而提高意图识别率，检测配置库中是否存在所述意图结果，当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术，根据所述意图结果能够准确确定出是否对所述话术进行中断，提高了中断检测的准确率。本发明通过所述语音检测请求能够准确确定出需要进行语音检测的语音场次，并根据所述语音场次获取所述用户对象所在环境的语音信息，进而对所述语音信息的意图进行识别，从而能够根据所述意图结果确定出是否对所述话术进行打断，避免所述用户对象所在环境中的背景音对所述语音场次的影响，提高语音打断的精确度。
如图4所示，是本发明实现语音处理方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
在本发明的一个实施例中，所述电子设备1包括，但不限于，存储器12、处理器13，以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机可读指令，例如语音处理程序。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器13可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器13是所述电子设备1的运算核心和控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部分，及执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序、程序代码等。
示例性的，所述计算机可读指令可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该计算机可读指令段用于描述所述计算机可读指令在所述电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机可读指令可以被分割成确定单元110、获取单元111、转换单元112、识别单元113、输入单元114、检测单元115、控制单元116及播放单元117。
所述存储器12可用于存储所述计算机可读指令和/或模块，所述处理器13通过运行或执行存储在所述存储器12内的计算机可读指令和/或模块，以及调用存储在存储器12内的数据，实现所述电子设备1的各种功能。所述存储器12可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。存储器12可以包括非易失性和易失性存储器，例如：硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他存储器件。
所述存储器12可以是电子设备1的外部存储器和/或内部存储器。进一步地，所述存储器12可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)等等。
所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机可读指令在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机可读指令包括计算机可读指令代码，所述计算机可读指令代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机可读指令代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
结合图1，所述电子设备1中的所述存储器12存储计算机可读指令实现一种语音处理方法，所述处理器13可执行所述计算机可读指令从而实现：
当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象；
在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息；
将所述语音信息转换为文本信息；
利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果；
当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果；
检测配置库中是否存在所述意图结果；
当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
具体地，所述处理器13对上述计算机可读指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令被处理器13执行时用以实现以下步骤：
当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象；
在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息；
将所述语音信息转换为文本信息；
利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果；
当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果；
检测配置库中是否存在所述意图结果；
当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。所述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种语音处理方法，其特征在于，所述语音处理方法包括：
当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象；
在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息；
将所述语音信息转换为文本信息；
利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果；
当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果；
检测配置库中是否存在所述意图结果；
当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
2.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述根据所述语音检测请求确定语音场次包括：
解析所述语音检测请求的报文，得到所述报文携带的报文信息；
从所述报文信息中获取用于指示场次的信息作为场次编码；
根据所述场次编码确定所述语音场次。
3.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述根据所述语音场次确定用户对象包括：
从语音数据库中获取与所述语音场次对应的用户识别码；
将与所述用户识别码对应的对象确定为所述用户对象。
4.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息包括：
检测所述语音场次是否播放所述话术；
当检测到所述语音场次播放所述话术时，确定所述话术的播放对象；
根据所述播放对象及所述用户对象确定连接通道；
通过所述连接通道获取所述用户对象所在环境的所述语音信息。
5.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述将所述语音信息转换为文本信息包括：
对所述语音信息进行预处理，得到波形信息；
提取所述波形信息中的特征，得到语音特征；
利用维特比算法对所述语音特征进行解码处理，得到语音最优路径；
根据所述语音最优路径确定所述文本信息。
6.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果包括：
根据预设词典对所述文本信息进行切分，得到多个切分路径；
根据所述多个切分路径构建多个有向无环图；
根据所述预设词典中的权值计算每个有向无环图的概率；
将所述概率最大的有向无环图对应的切分路径确定为目标切分路径，并将与所述目标切分路径对应的切分方式确定为目标切分方式；
根据所述目标切分方式确定多个分词；
利用所述正则表达式识别所述多个分词；
当所述正则表达式与所述多个分词中任意分词匹配时，将与所述正则表达式对应的意图确定为所述正则结果；
当所述正则表达式与所述多个分词都不匹配时，将所述正则结果确定为空值。
7.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果包括：
对所述文本信息进行分句处理，得到多个语句；
获取映射向量表，并从所述映射向量表中获取所述多个语句的文本向量；
从标准语句库中获取标准语句向量；
计算所述标准语句向量与所述文本向量的相似度；
将所述相似度最高的标准语句向量确定为目标向量，并将与所述目标向量对应的意图确定为所述意图结果。
8.一种语音处理装置，其特征在于，所述语音处理装置包括：
确定单元，用于当接收到语音检测请求时，根据所述语音检测请求确定语音场次，并根据所述语音场次确定用户对象；
获取单元，用于在所述语音场次播放话术时获取所述用户对象所在环境的语音信息；
转换单元，用于将所述语音信息转换为文本信息；
识别单元，用于利用预先构建好的正则表达式识别所述文本信息，得到正则结果；
输入单元，用于当所述正则结果为预设结果时，将所述文本信息输入至预先训练好的意图识别模型中，得到意图结果；
检测单元，用于检测配置库中是否存在所述意图结果；
控制单元，用于当所述配置库中存在所述意图结果时，控制所述语音检测请求的发出终端停止播放所述话术。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有计算机可读指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的语音处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现如权利要求1至7中任意一项所述的语音处理方法。
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