CN113259531B - 一种呼叫中心自动语音服务运维方法及系统 - Google Patents

一种呼叫中心自动语音服务运维方法及系统 Download PDF

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Abstract

本文提供了一种呼叫中心自动语音服务运维方法及系统，方法包括：确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；从外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；触发主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。文能够减少了手工外拨遗漏风险，大大降低了运维者的工作量，可随时随地针对IVR服务器语音树菜单状态进行监控。

Description

一种呼叫中心自动语音服务运维方法及系统
技术领域
本文涉及语音识别与计算机领域，尤其涉及一种呼叫中心自动语音服务运维方法及系统。
背景技术
随着敏捷开发的推广，版本迭代速度越来越快，呼叫中心系统的版本更新速度也随之增加，IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)作为呼叫中心解决方案中最重要的一个环节能够率先在用户接入后提供自动应答语音导航，用户可自动解决某些简单问题，为企业减少大量人力成本。但也是由于IVR处于整套解决方案的最前端，系统的整体运行情况最先被客户感知，因此版本迭代后针对众多台IVR服务器语音树验证变得至关重要。现有技术中对于IVR服务器语音树的验证，通常采用人工反复拨打客服电话或小号验证的方式实现，该种验证方法存在验证效率低、验证不全面以及浪费人力的缺陷。
发明内容
本文用于解决现有技术中人工反复拨打客服电话或小号验证的方式存在验证效率低、验证不全面以及浪费人力的缺陷。
为了解决上述缺陷，本文的第一方面提供一种呼叫中心自动语音服务运维方法，各IVR服务器中安装有外拨脚本，所述方法包括：
确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
从所述外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；
触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对所述外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；
对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；
对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。
作为本文的进一步实施例中，确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单，包括：
通过页面定制或文件导入的方式确定IVR服务器的外拨任务清单；
根据所述外拨任务清单、IVR服务器重点功能语音树路径及对原有语音树分支修改的语音树路径，确定IVR服务器的拨测语音树菜单。
作为本文的进一步实施例中，从所述外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器，包括：
利用选举算法，从所述任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器。
作为本文的进一步实施例中，监测所述主动拨测IVR服务器的状态，若所述主动拨测IVR服务器的状态为故障，从所述外拨任务清单中隔离所述主动拨测IVR服务器，利用选举算法，从所述任务清单中筛选出新的主动拨测IVR服务器。
作为本文的进一步实施例中触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对所述外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测，包括：
所述主动拨测IVR服务器启动本服务器内部的外拨脚本；
本服务器内部的外拨脚本调用IVR服务器外拨任务清单以及IVR服务器的拨测语音树菜单，对IVR服务器外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测。
作为本文的进一步实施例中，对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息，包括：
对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本；
若该IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本不一致，则确定该IVR服务器的拨测语音树菜单异常；
根据不一致文本，确定异常标识信息。作为本文的进一步实施例中，呼叫中心自动语音服务运维方法还包括：
比对所述异常标识信息与语音异常表，确定异常解决方案。
本文的第二方面提供一种呼叫中心自动语音服务运维系统，各IVR服务器中安装有外拨脚本，所述系统包括：任务建立模块，用于确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
任务建立模块，用于确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
选举模块，用于从所述外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；
测试模块，用于触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对所述外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；
语音识别模块，用于对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；
异常验证模块，用于对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。
本文的第三方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行前述任一实施例呼叫中心自动语音服务运维方法的指令。
本文的第四方面提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行前述任一实施例呼叫中心自动语音服务运维方法的指令。
本文提供的呼叫中心自动语音服务运维方法及系统通过在IVR服务器中存储外拨脚本，从IVR服务器的外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器，利用主动拨测IVR服务器的外拨脚本对外拨任务清单中的IVR服务器进行外拨探测，通过文字识别方式对IVR服务器的语音拨测结果进行识别，根据各IVR服务器的文字识别结果，验证IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常，能够减少了手工外拨的遗漏风险，大大降低了运维者的工作量，可随时随地针对IVR服务器拨测语音树菜单状态进行监控。结合以上优点，预期整体运营成本可以得到有效降低。
为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本文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文的一些实施例，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他的附图。
图1示出了本文实施例呼叫中心自动语音服务运维方法的第一流程图；
图2示出了本文实施例呼叫中心自动语音服务运维方法的第二流程图；
图3示出了本文实施例呼叫中心自动语音服务运维方法的第三流程图；
图4示出了本文实施例IVR服务器的自动拨测架构示意图；
图5示出了本文实施例呼叫中心自动语音服务运维系统的第一结构图；
图6示出了本文实施例呼叫中心自动语音服务运维系统的第二结构图；
图7示出了本文实施例计算机设备的结构图。
附图符号说明：
501、任务建立模块；
502、选举模块；
503、测试模块；
504、语音识别模块；
505、异常验证模块；
506、监测模块；
507、异常处理模块；
702、计算机设备；
704、处理器；
706、存储器；
708、驱动机构；
710、输入/输出模块；
712、输入设备；
714、输出设备；
716、呈现设备；
718、图形用户接口；
720、网络接口；
722、通信链路；
724、通信总线。
具体实施方式
下面将结合本文实施例中的附图，对本文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文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，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，都属于本文保护的范围。
本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。
本文提供呼叫中心自动语音服务运维方法可应用于银行、通讯、电力、金融等具有自动语音服务的领域，本文对具体的应用领域不做限定。呼叫中心自动语音服务运维方法执行于呼叫中心系统版本更新后，呼叫中心版本更新会更新IVR语音树菜单，包括但不限于新增、删除、修改语音树分支，语音树菜单的变动是基于存量语音树菜单进行的，版本更新后需要对存量重点语音树路径进行功能验证，还需要对本期版本修改的语音树菜单进行验证。
现有技术中，对于呼叫中心语音树的验证通常是采用人工反复拨打客服电话实现，通过语音报读菜单逐级拨入的方式对存量重点语音树路径进行验证，对版本更新的语音树进行验证，号码能够拨通，说明语音树验证正常。现有技术中的该种验证方式存在验证效率低、验证不全面以及浪费人力的缺陷。
为了解决上述技术问题，本文提供了一种呼叫中心自动语音服务运维方法，本方法实施之前需在各IVR服务器中安装外拨脚本，外拨脚本能够自动按照拨测语音树菜单进行逐级拨打客服电话，具体的，如图1所示，呼叫中心自动语音服务运维方法包括：
步骤101，确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
步骤102，从外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；
步骤103，触发主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；
步骤104，对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；
步骤105，对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。
举例来说，假设外拨任务清单中包含IVR1服务器、IVR2服务器、IVR3服务器、IVR4服务器、IVR5服务器、IVR6服务器…、IVRn服务器，每一IVR服务器对应的拨测语音树菜单可以相同，也可以不同。从外拨任务清单中选出的主动拨测IVR服务器为IVR服务器A，则可利用IVR1服务器中的外拨脚本对IVR2服务器至IVRn服务器按照各IVR服务器的拨测语音树菜单进行拨测。
在步骤101中，IVR服务器的外拨任务清单包括服务器名称，服务器小号，服务器状态等内容，如表一所示：
表一
Figure BDA0003059654130000061
具体实施时，IVR服务器的外拨任务清单可依据IVR服务器列表(如下表二)通过页面定制或文件导入的方式确定IVR服务器的外拨任务清单。
表二
Figure BDA0003059654130000071
IVR服务器的拨测语音树菜单根据外拨任务清单、IVR服务器重点功能语音树路径及对原有语音树分支修改的语音树路径，确定IVR服务器的拨测语音树菜单。IVR服务器的拨测语音树菜单包括IVR服务器中重点功能语音树路径及对原有语音树分支修改的语音树路径。IVR服务器中重点功能语音树路径可通过配置页面提前录入，并且可支持中文、英文、粤语等多语种。对原有语音树分支修改的语音树路径可根据实际情况在配置页面进行实时录入。具体的，每一IVR服务器的拨测语音树菜单如表三所示。
表三
Figure BDA0003059654130000072
在步骤102中，可利用选举算法从IVR服务器的外拨任务中筛选出主动拨测IVR服务器。
在步骤103中，IVR服务器群组中每台IVR服务器全部部署外拨脚本，其中只有一台主动拨测服务器，主动拨测服务器将会发起对外拨任务清单中的所有IVR服务器(包括主动拨测IVR服务器)的拨测流程。
具体的，主动拨测IVR服务器启动本服务器内部的外拨脚本；本服务器内部的外拨脚本调用IVR服务器外拨任务清单以及IVR服务器的拨测语音树菜单，对IVR服务器外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该VR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测。
主动拨测IVR服务器的自动拨测架构如图4所示，语音拨测时，PBX(PrivateBranch Exchange，用户交换机)服务器将语音流致电号码，CTI(Coumputer TelephonyIntegration)服务器用于实现同步语音与数据的传送、协调语音与数据的转移、智能路由等功能。外拨脚本中致电号码则为某一台IVR自身小号。IVR系统通过客户致电号码判断进入不同的程序分支，如判断拨入号码为IVR服务器小号，则进入到自动拨测分支，对拨测任务清单中的号码进行拨测。
在步骤104中，IVR服务器的语音拨测结果为自动拨测过程中产生的语音，可利用现有语音识别算法对语音拨测结果进行识别，本文对具体的识别算法不做限定。具体实施时，可将IVR服务器的文字识别结果存入KAFKA队列中。
在步骤105中，对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息，包括：对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本；若该IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本不一致，则确定该IVR服务器的拨测语音树菜单异常；根据不一致文本，确定异常标识信息。
详细的说，标准语音文本为根据语音菜单树正常情况下录制语音得到的文本。IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本一致指的是IVR服务器的文字识别结果在标准语音文本中均能找到。异常标识信息包括但不限于异常文本、异常编号等。
本实施例通过在所有IVR服务器中预先存储外拨脚本，从IVR服务器的外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器，利用主动拨测IVR服务器的外拨脚本对外拨任务清单中的IVR服务器进行外拨探测，通过文字识别方式对IVR服务器的语音拨测结果进行识别，根据各IVR服务器的文字识别结果，验证IVR服务器的语音树菜单是否异常，能够减少了手工外拨遗漏风险，大大降低了运维者的工作量，可随时随地针对IVR服务器语音树菜单状态进行监控。结合以上优点，预期整体运营成本可以得到有效降低。
作为本文的进一步实施例中，为了保证语音树菜单验证的持续性，避免因主动拨测IVR服务器异常情况下使得语音树菜单验证无法继续执行，如图2所示，呼叫中心自动语音服务运维方法还包括：
步骤106，监测主动拨测IVR服务器的状态，判断主动拨测IVR服务器的状态是否为故障，若主动拨测IVR服务器的状态为故障，从外拨任务清单中隔离主动拨测IVR服务器，利用选举算法，从任务清单中筛选出新的主动拨测IVR服务器，继续执行步骤103。
具体的，本文所述的隔离指的是IVR服务器不再对外提供服务，具体实施时，可通过路由侧进线控制实现对IVR服务器的隔离。
本实施例能够保证主动拨测IVR服务器的高可用性，能够提高语音树菜单验证的实时性及效率。
作为本文的进一步实施例中，上述步骤102选用快速领导者选举算法(FastLeaderElection选举算法)筛选主动拨测IVR服务器。其中，FastLeaderElection选举算法用于Zookeeper分布式系统服务，该算法能够在集群中自动选举出领导者节点、跟随者节点和观察者节点，各节点之间各司其职，保证每个节点能够协同工作的算法。如主动拨测IVR服务器出现故障，系统自动筛选出一台备用拨测IVR服务器进行拨测，并将故障的主动拨测IVR服务器进行隔离。
本文利用FastLeaderElection选举算法在众多台IVR服务器群组中自动选举出主动拨测IVR服务器。
假设IVR服务器有n台(n>3)，分别是IVR1，IVR2，IVR3，…，IVRn，FastLeaderElection选举算法中，IVR服务器状态有四种：looking状态、Following状态、Leading状态及observer状态。其中，looking状态为寻找主动拨测服务器，如果服务器为此状态则认为服务器中没有主动拨测服务器，需进行投票选举。Following状态为跟随者状态，表明当前服务器角色是follower。Leading状态为领导者状态，表明当前服务器角色是主动拨测服务器。observer状态为观察者状态，该状态的服务器无投票权，此方法定义为故障状态。
具体的，FastLeaderElection选举算法的执行过程包括：
第一步，每台服务器各自产生一个投票，投票格式是(myid，zxid)。其中，myid是IVR服务器群组的唯一ID，如果有n台IVR服务器，他们各自的myid是1，2，3，…，n。Zxid是事务ID，标识了一次投票更新操作的ID。第一个投票每台服务器选的都是自己。如：IVR1(1，0)，IVR2(2，0)，IVR3(3，0)，…，IVRn(n，0)。
第二步，每台服务器上都将收到这n台IVR服务器投票，各自校验是否均为本次投票，且为looking节点投票。如果没有获取任何外部投票，则确认自己是否与群组中其他IVR服务器保持着连接。如果是再次发送自己投票，如果否则马上与其他IVR服务器建立连接。
第三步，每台服务器拿到n张投票后，分别与自身投票进行比对，校验zxid，zxid大的为主动拨测服务器。如zxid一般大，则比较myid，myid大的为主动拨测服务器。所有服务器更新自身投票信息，均更新为(n,0)。上述n台IVR服务器经过第一轮比较后，IVRn则被选为主动拨测服务器。
第四步，各服务器进行票数统计，如果投票超过半数的话，那么IVRn即为主动拨测服务器，反之，则重新进行投票。
第五步，主动拨测服务器筛选出来后进行服务器状态修改，从looking状态改为following和leader状态。
服务器在运行期间如发生网络、宕机等问题，所有节点均变成looking状态，并从第一步开始重新投票。
作为本文的一个实施例中，为了便于异常语音树菜单尽快得到修复，如图3所示，呼叫中心自动语音服务运维方法除了包括上述步骤101至步骤105外，还包括：
步骤107，比对异常标识信息与语音异常表，确定异常解决方案。
本步骤中，语音异常表中记录有历史出现的语音异常情况，能够反映出异常路径，并针对每种异常路径配置有解决方案。具体的，语音异常表包含异常语音报读代码及含义，同时包含对应异常语音对应的解决方案，
通过对比异常标识信息及语音异常表，能够给出解决方案。具体的，语音异常表如表四所示。
表四
Figure BDA0003059654130000101
Figure BDA0003059654130000111
具体实施时，确定出异常解决方案之后，还需展示异常解决方案，同时还需要将异常解决方案发送给相关人员。具体的发送方式包括但不限于邮件、短信等通知方式，本文对此不作具体限定。
基于同一发明构思，本文还提供一种呼叫中心自动语音服务运维系统，如下面的实施例所述。由于呼叫中心自动语音服务运维系统解决问题的原理与呼叫中心自动语音服务运维方法相似，因此呼叫中心自动语音服务运维系统的实施可以参见呼叫中心自动语音服务运维方法，重复之处不再赘述。
本实施例提供的呼叫中心自动语音服务运维系统包括多个功能模块，均可以由专用或者通用芯片实现，还可以通过软件程序实现，本文对此不作限定。
具体的，如图5所示，呼叫中心自动语音服务运维系统包括：
任务建立模块501，用于确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
选举模块502，用于从外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；
测试模块503，用于触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；
语音识别模块504，用于对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；
异常验证模块505，用于对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。本实施例能够减少了手工外拨遗漏风险，大大降低了运维者的工作量，可随时随地针对IVR服务器语音树菜单状态进行监控。结合以上优点，预期整体运营成本可以得到有效降低。
作为本文的进一步实施例中，如图6所示，呼叫中心自动语音服务运维系统还包括：
监测模块506，用于监测主动拨测IVR服务器的状态，若所述主动拨测IVR服务器的状态为故障，从所述外拨任务清单中隔离所述主动拨测IVR服务器，利用选举算法，从所述任务清单中筛选出新的主动拨测IVR服务器。
异常处理模块507，用于比对所述异常标识信息与语音异常表，确定异常解决方案。
作为本文的进一步实施例中，任务建立模块501通过页面定制或文件导入的方式确定IVR服务器的外拨任务清单；根据外拨任务清单、IVR服务器重点功能语音树路径及对原有语音树分支修改的语音树路径，确定IVR服务器的拨测语音树菜单。
作为本文的进一步实施例中，选举模块502从任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器，包括：利用快速领导者选举算法，从任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器。其中，快速领导者选举算法具体实施过程可参见前述实施例，此处不再详述。
作为本文的进一步实施例中，测试模块503触发主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测，包括：
主动拨测IVR服务器启动本服务器内部的外拨脚本；
本服务器内部的外拨脚本调用IVR服务器外拨任务清单以及IVR服务器的拨测语音树菜单，对IVR服务器外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测。
作为本文的进一步实例中，异常验证模块505对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息，包括：
对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本；
若该IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本不一致，则确定该IVR服务器的拨测语音树菜单异常；
根据不一致文本，确定异常标识信息。
本文一实施例中，还提供一种计算机设备，用于执行上述任一实施例所述的呼叫中心自动语音服务运维方法，或安装呼叫中心自动语音服务运维系统。具体的，如图7所示，计算机设备702可以包括一个或多个处理器704，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备702还可以包括任何存储器706，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器706可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备702的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器704执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备702可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备702还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构708，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
计算机设备702还可以包括输入/输出模块710(I/O)，其用于接收各种输入(经由输入设备712)和用于提供各种输出(经由输出设备714))。一个具体输出机构可以包括呈现设备716和相关联的图形用户接口718(GUI)。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块710(I/O)、输入设备712以及输出设备714，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备702还可以包括一个或多个网络接口720，其用于经由一个或多个通信链路722与其他设备交换数据。一个或多个通信总线724将上文所描述的部件耦合在一起。
通信链路722可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路722可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
对应于图1-图3中的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。
本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图1至图3所示的方法。
应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。
还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种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：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本文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，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本文实施例方案的目的。
另外，在本文各个实施例中的各功能单元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，也可以是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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的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，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本文各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本文中应用了具体实施例对本文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文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，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文的限制。

Claims (10)

1.一种呼叫中心自动语音服务运维方法，其特征在于，各IVR服务器中安装有外拨脚本，所述方法包括：
确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
从所述外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；
触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对所述外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；
对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；
对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单，包括：
通过页面定制或文件导入的方式确定IVR服务器的外拨任务清单；
根据所述外拨任务清单、IVR服务器重点功能语音树路径及对原有语音树分支修改的语音树路径，确定IVR服务器的拨测语音树菜单。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器，包括：
利用选举算法，从所述任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
监测所述主动拨测IVR服务器的状态，若所述主动拨测IVR服务器的状态为故障，从所述外拨任务清单中隔离所述主动拨测IVR服务器，利用选举算法，从所述任务清单中筛选出新的主动拨测IVR服务器。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对所述外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测，包括：
所述主动拨测IVR服务器启动本服务器内部的外拨脚本；
本服务器内部的外拨脚本调用IVR服务器外拨任务清单以及IVR服务器的拨测语音树菜单，对IVR服务器外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息，包括：
对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本；
若该IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本不一致，则确定该IVR服务器的拨测语音树菜单异常；
根据不一致文本，确定异常标识信息。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
比对所述异常标识信息与语音异常表，确定异常解决方案。
8.一种呼叫中心自动语音服务运维系统，其特征在于，各IVR服务器中安装有外拨脚本，所述系统包括：
任务建立模块，用于确定IVR服务器的外拨任务清单及IVR服务器的拨测语音树菜单；
选举模块，用于从所述外拨任务清单中筛选出主动拨测IVR服务器；
测试模块，用于触发所述主动拨测IVR服务器中的外拨脚本对所述外拨任务清单中的每一IVR服务器按照该IVR服务器的拨测语音树菜单进行语音拨测；
语音识别模块，用于对每一IVR服务器的语音拨测结果进行文字识别，并将每一IVR服务器的文字识别结果存储于数据库中；
异常验证模块，用于对比每一IVR服务器的文字识别结果与标准语音文本，确定该IVR服务器的拨测语音树菜单是否异常及异常标识信息。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行根据权利要求1-7任意一项所述方法的指令。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行根据权利要求1-7任意一项所述方法的指令。
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