CN114461842A - 生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114461842A CN114461842A CN202111592324.5A CN202111592324A CN114461842A CN 114461842 A CN114461842 A CN 114461842A CN 202111592324 A CN202111592324 A CN 202111592324A CN 114461842 A CN114461842 A CN 114461842A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- audio
- target
- discouraging
- intention
- library
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 58
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 241001622623 Coeliadinae Species 0.000 abstract description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 241000209202 Bromus secalinus Species 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/60—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of audio data
- G06F16/63—Querying
- G06F16/632—Query formulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/60—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of audio data
- G06F16/63—Querying
- G06F16/638—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/225—Feedback of the input speech
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本发明公开了一种生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取话术大脑模型;基于智能设备获取目标用户的需求音频;所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。本发明的技术方案获取了大量的原始劝阻音频,可以对民警的劝阻话术进行合理充分地利用;此外,本发明的实施例建立了话术大脑模型,可以实现机器人等智能设备基于用户的需求音频更为灵活、更为有针对性输出相应的目标劝阻话术;同时,基于声音合成的方法对目标劝阻话术进行处理,使得机器人等智能设备输出更为人性化的语音,进而更好地实现防诈骗的目的。
Description
技术领域
本发明属于防诈骗技术领域,尤其涉及一种生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前,人们利用通信技术如电话系统、手机短信、即时通信等随时实现远距离联络,人们相互联系的频率越来越高,并且覆盖的年龄段也越来越广泛。
但是,近年来,电信网络新型违法犯罪来势凶猛、愈演愈烈,犯罪分子抓住人性的弱点,精心设置骗局,利用通信行业监管漏洞以及银行资金流动便利,通过短信、电话、网络等渠道,编造虚假信息,设置骗局,对受害人实施远程、非接触式诈骗,警方宣传防范和预警劝阻工作覆盖面大,纯人工处理的时效性和覆盖面不足,劝阻机器人等智能设备在公安业务与灵活对话方面比较单一;且,警方在处理诈骗案件的时候,积累了大量的有效的劝阻话术,但是,警方的劝阻话术未被合理地加以利用,利用率低,造成了有效的劝阻话术资源的浪费。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的在于提出一种生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质。
为了解决上述技术问题,本发明的实施例提供如下技术方案:
一种生成劝阻话术的方法,包括:
获取话术大脑模型;
基于智能设备获取目标用户的需求音频;
所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;
基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。
可选的,所述获取话术大脑模型,包括:
获取原始劝阻音频;
基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果;
基于所述识别结果建立话术库以及意图库;
基于所述话术库以及意图库建立所述话术大脑模型。
可选的,所述获取原始劝阻音频,包括:
获取多组音频数据;其中,每组所述音频数据包括用户的音频以及与所述用户的音频匹配的劝阻音频。
可选的,所述基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果,包括:
基于第一信道对每组所述音频数据的所述用户的音频进行识别,获取多个第一数据;
基于第二信道对每组所述音频数据的所述劝阻音频进行识别,获取多个第二数据;
其中,所述第一数据与所述第二数据匹配。
可选的,所述基于所述识别结果建立话术库以及意图库,包括:
基于多个所述第一数据建立意图库;
基于多个所述第二数据建立话术库。
可选的,所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术,包括:
所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图;
基于所述目标意图,对所述话术库进行查找,获取所述目标劝阻话术。
可选的,所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图,包括:
当找到类似意图后,将所述类似意图与所述需求音频所包含的信息进行比较,获取相似度;
将所述相似度与预设相似度阈值进行比较;
若所述相似度大于所述预设相似度阈值,则将所述类似意图确定为所述目标意图。
可选的,所述基于智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户,包括:
基于语音合成的方法对所述目标劝阻话术进行处理,获取目标音频;
将所述目标音频输出至所述目标用户。
本发明的实施例还提供一种生成劝阻话术的装置,包括:
训练模块,用于获取话术大脑模型;
获取模块,用于基于智能设备获取目标用户的需求音频;
匹配模块,用于所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;
输出模块,用于基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。
本发明的实施例还提供一种电子设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的方法。
本发明的实施例,具有如下技术效果:
本发明的上述技术方案,获取了大量的原始劝阻音频,可以对民警的劝阻话术进行合理充分地利用,大大丰富了反诈骗劝阻机器人等智能设备的数据大脑;此外,本发明的实施例建立了话术大脑模型,可以实现机器人等智能设备基于用户的需求音频更为灵活、更为有针对性输出相应的目标劝阻话术;同时,基于声音合成的方法对目标劝阻话术进行处理,使得机器人等智能设备输出更为人性化的语音,进而更好地实现防诈骗的目的。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种生成劝阻话术的方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种生成劝阻话术的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
为了便于本领域的技术人员对本发明的实施例进行理解,对部分用语进行解释:
(1)TTS:Text To Speech,即“从文本到语音”,是人机对话的一部分,让机器能够说话。
(2)ASI:AllSenseInteractiveTechnique,是一种多源信息融合的交互技术体系。通过多元化感知识别(声音、脑波、触摸、体感、人脸等)进行数据分析后,运用多屏联动、图像融合及抠像叠加等呈现方式达成交互效果。涵盖了多维动态全视景、实体系统仿真,全感识别等。
如图1所示,本发明的实施例提供一种生成劝阻话术的方法,包括:
步骤S1:获取话术大脑模型;
具体的,所述获取话术大脑模型,包括:
获取原始劝阻音频;基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果;基于所述识别结果建立话术库以及意图库;基于所述话术库以及意图库建立所述话术大脑模型。
在实际应用场景中,获取大量的原始劝阻音频对话术大脑模型进行训练,并不断根据原始劝阻音频所包含的用户的具体需求的音频以及与之匹配的劝阻话术的更新,对话术大脑模型的数据进行实时训练更新,以便于为用户提供更加精准有效的劝阻话术。
其中,所述获取原始劝阻音频,包括:
获取多组音频数据;其中,每组所述音频数据包括用户的音频以及与所述用户的音频匹配的劝阻音频。
当民警对民众进行话术劝阻时,民众会根据民警的话术进行回复,民警会根据民众的回复构思下一步的劝阻话术,进而实现对民众进行逐步劝阻,起到防诈骗的效果。
上述民警与民众之间的一段或长或短的对话,包括多组音频数据,可以被收集起来,作为原始劝阻音频。
本发明的实施例,获取了大量的原始劝阻音频,可以对民警的劝阻话术进行合理充分地利用,大大丰富了反诈骗劝阻机器人等智能设备的数据大脑。
具体的,所述基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果,包括:
基于第一信道对每组所述音频数据的所述用户的音频进行识别,获取多个第一数据;
基于第二信道对每组所述音频数据的所述劝阻音频进行识别,获取多个第二数据;
其中,所述第一数据与所述第二数据匹配。
在实际应用场景中,利用识别技术(例如:ASI)对原始劝阻音频基于其所包含的民警的劝阻话术以及民众或用户的具体需求进行识别分类,将其分为劝阻话术以及与劝阻话术匹配的用户的需求音频。
例如:用户的音频为:需要;匹配的劝阻话术为:这是骗局。
具体的,所述基于所述识别结果建立话术库以及意图库,包括:
基于多个所述第一数据建立意图库;
基于多个所述第二数据建立话术库。
在实际应用场景中,话术库中的每条话术都可以在意图库中找到与其对应的一个意图;或者
意图库中的每个意图都可以在话术库中找到与其对应的一条话术。
例如:通过对原始劝阻音频基于现有的音频数据解析方法进行解析,获取解析结果;
对解析结果基于现有的音频数据提取方法进行提取,获取提取结果。
利用识别技术(例如:ASI)对提取结果进行分类,获取分类结果;
对分类结果基于话术大脑模型已有的数据进行筛选,避免数据的重复,获取筛选结果。
上述涉及到的现有的音频数据解析方法、音频数据提取方法的具体步骤不在本发明所保护的范围内,故不再进行赘述。
其中,筛选结果具体可以包括n对匹配的数据(An,Bn),其中n为大于0的整数。
然后,对A1,A2,A3,A4,A5……An进行存储,形成意图库;
对B1,B2,B3,B4,B5……Bn进行存储,形成话术库。
对于重复的匹配的数据,话术大脑模型可以对其进行删除,以便于减少存储空间,同时缩短话术大脑模型的响应时间,提高防止诈骗的成功率。
步骤S2:基于智能设备获取目标用户的需求音频;
在实际应用场景中,机器人等智能设备可以基于麦克风、智能终端等设备实时获取目标用户的需求音频。
步骤S3:所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;
具体的,所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术,包括:
所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图;
基于所述目标意图,对所述话术库进行查找,获取所述目标劝阻话术。
其中,所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图,包括:
当找到类似意图后,将所述类似意图与所述需求音频所包含的信息进行比较,获取相似度;
将所述相似度与预设相似度阈值进行比较;
若所述相似度大于所述预设相似度阈值,则将所述类似意图确定为所述目标意图。
预设相似度阈值可以根据实际需要进行设定,例如:85%或90%等。
在实际应用场景中,由于周围环境的嘈杂度以及用户本身的口音等问题,会对话术大脑模型识别用户的需求音频造成一定的干扰。
因此,当话术大脑模型获取到用户的需求音频后,基于用户的需求音频所包含的具体信息对意图库中的所有意图进行查找,获取初步查找结果;
当找到类似意图后,将需求音频所包含的具体信息与类似意图进行对比,获取相似度;
例如,当预设相似度为85%,获取的相似度为80%,则相似度小于预设相似度阈值;则不将类似意图作为目标意图,话术大脑模型不基于该类似意图对话术库进行查找;直到话术大脑模型再次获取用户的需求音频,然后重复上述步骤。
当预设相似度为85%,获取的相似度为90%,则相似度大于预设相似度阈值;则将类似意图作为目标意图,话术大脑模型基于目标意图对话术库进行查找,查找到的话术即为目标劝阻话术。
步骤S4:基于智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。
具体的,所述基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户,包括:
基于语音合成的方法对所述目标劝阻话术进行处理,获取目标音频;
将所述目标音频输出至所述目标用户。
在实际应用场景中,可以基于TTS目标劝阻话术进行处理,使得机器人或者具备语音输出功能的智能设备输出的语音在实际劝阻过程中识别到用户与人工劝阻相似询问时,即可调用话术大脑内的实际人工劝阻话术进行灵活应对,让智能劝阻具有真人的对话声音与真人的聊天反应思维,做到像人一样“能听会说、自然交互、有问必答”。
本发明的实施例,获取了大量的原始劝阻音频,可以对民警的劝阻话术进行合理充分地利用,大大丰富了反诈骗劝阻机器人等智能设备的数据大脑;此外,本发明的实施例建立了话术大脑模型,可以实现机器人等智能设备基于用户的需求音频更为灵活、更为有针对性输出相应的目标劝阻话术;同时,基于声音合成的方法对目标劝阻话术进行处理,使得机器人等智能设备输出更为人性化的语音,进而更好地实现防诈骗的目的。
上述实施例,可以基于如下实现方式实现:
(1)机器人等智能设备获取用户的需求音频,并对用户的需求音频进行解析,获取用户的需求音频所包含的具体的需求信息;
(2)机器人将解析获取的需求信息发送至话术大脑模型;
(3)话术大脑模型基于需求信息对意图库进行查找,找到类似意图;
(4)话术大脑模型对类似意图以及需求信息进行比较,获取相似度;
(5)将相似度与预设相似度阈值进行比较,当相似度大于预设相似度阈值时,将类似意图,确认为目标意图;
(6)话术大脑模型基于目标意图对话术库进行查找,获取目标劝阻话术;
(7)机器人基于声音合成的方法,对目标劝阻话术进行处理,进而向用户输出人性化的劝阻语音。
如图2所示,本发明的实施例还提供一种生成劝阻话术的装置200,包括:
训练模块201,用于获取话术大脑模型;
获取模块202,用于基于智能设备获取目标用户的需求音频;
匹配模块203,用于所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;
输出模块204,用于基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。
可选的,所述获取话术大脑模型,包括:
获取原始劝阻音频;
基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果;
基于所述识别结果建立话术库以及意图库;
基于所述话术库以及意图库建立所述话术大脑模型。
可选的,所述获取原始劝阻音频,包括:
获取多组音频数据;其中,每组所述音频数据包括用户的音频以及与所述用户的音频匹配的劝阻音频。
可选的,所述基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果,包括:
基于第一信道对每组所述音频数据的所述用户的音频进行识别,获取多个第一数据;
基于第二信道对每组所述音频数据的所述劝阻音频进行识别,获取多个第二数据;
其中,所述第一数据与所述第二数据匹配。
可选的,所述基于所述识别结果建立话术库以及意图库,包括:
基于多个所述第一数据建立意图库;
基于多个所述第二数据建立话术库。
可选的,所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术,包括:
所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图;
基于所述目标意图,对所述话术库进行查找,获取所述目标劝阻话术。
可选的,所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图,包括:
所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取所述目标意图;
基于所述目标意图,对所述话术库进行查找,获取所述目标劝阻话术。
可选的,所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取所述目标意图,包括:
当找到类似意图后,将所述类似意图与所述需求音频所包含的信息进行比较,获取相似度;
将所述相似度与预设相似度阈值进行比较;
若所述相似度大于所述预设相似度阈值,则将所述类似意图确定为所述目标意图。
可选的,所述基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户,包括:
基于语音合成的方法对所述目标劝阻话术进行处理,获取目标音频;
将所述目标音频输出至所述目标用户。
本发明的实施例还提供一种电子设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的方法。
另外,本发明实施例的设备的其他构成及作用对本领域的技术人员来说是已知的,为减少冗余,此处不做赘述。
需要说明的是,在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (11)
1.一种生成劝阻话术的方法,其特征在于,包括:
获取话术大脑模型;
基于智能设备获取目标用户的需求音频;
所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;
基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取话术大脑模型,包括:
获取原始劝阻音频;
基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果;
基于所述识别结果建立话术库以及意图库;
基于所述话术库以及意图库建立所述话术大脑模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取原始劝阻音频,包括:
获取多组音频数据;其中,每组所述音频数据包括用户的音频以及与所述用户的音频匹配的劝阻音频。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于信道对所述原始劝阻音频进行识别,获取识别结果,包括:
基于第一信道对每组所述音频数据的所述用户的音频进行识别,获取多个第一数据;
基于第二信道对每组所述音频数据的所述劝阻音频进行识别,获取多个第二数据;
其中,所述第一数据与所述第二数据匹配。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述识别结果建立话术库以及意图库,包括:
基于多个所述第一数据建立意图库;
基于多个所述第二数据建立话术库。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术,包括:
所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图;
基于所述目标意图,对所述话术库进行查找,获取所述目标劝阻话术。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述话术大脑模型基于所述需求音频对所述意图库进行查找,获取目标意图,包括:
当找到类似意图后,将所述类似意图与所述需求音频所包含的信息进行比较,获取相似度;
将所述相似度与预设相似度阈值进行比较;
若所述相似度大于所述预设相似度阈值,则将所述类似意图确定为所述目标意图。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户,包括:
基于语音合成的方法对所述目标劝阻话术进行处理,获取目标音频;
将所述目标音频输出至所述目标用户。
9.一种生成劝阻话术的装置,其特征在于,包括:
训练模块,用于获取话术大脑模型;
获取模块,用于基于智能设备获取目标用户的需求音频;
匹配模块,用于所述话术大脑模型基于所述需求音频进行查找,获取与所述目标用户匹配的目标劝阻话术;
输出模块,用于基于所述智能设备将所述目标劝阻话术输出至所述目标用户。
10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
11.一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包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111592324.5A CN114461842A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111592324.5A CN114461842A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114461842A true CN114461842A (zh) | 2022-05-10 |
Family
ID=81407607
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111592324.5A Pending CN114461842A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114461842A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117455498A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-01-26 | 廊坊博联科技发展有限公司 | 一种反电信网络诈骗智能劝阻系统及方法 |
-
2021
- 2021-12-23 CN CN202111592324.5A patent/CN114461842A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117455498A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-01-26 | 廊坊博联科技发展有限公司 | 一种反电信网络诈骗智能劝阻系统及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Gabbay et al. | Visual speech enhancement | |
CN110300001B (zh) | 会议音频控制方法、系统、设备及计算机可读存储介质 | |
CN110136727A (zh) | 基于说话内容的说话者身份识别方法、装置及存储介质 | |
CN110136749A (zh) | 说话人相关的端到端语音端点检测方法和装置 | |
CN111833899B (zh) | 一种基于多音区的语音检测方法、相关装置及存储介质 | |
CN110634472B (zh) | 一种语音识别方法、服务器及计算机可读存储介质 | |
CN108447471A (zh) | 语音识别方法及语音识别装置 | |
CN108010513B (zh) | 语音处理方法及设备 | |
CN111210829A (zh) | 语音识别方法、装置、系统、设备和计算机可读存储介质 | |
CN104811559A (zh) | 降噪方法、通信方法及移动终端 | |
CN107093425A (zh) | 电力系统的语音导航系统、语音识别方法和语音交互方法 | |
CN110766442A (zh) | 客户信息验证方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
US20220224792A1 (en) | Caller identification in a secure environment using voice biometrics | |
CN113744742B (zh) | 对话场景下的角色识别方法、装置和系统 | |
CN110517697A (zh) | 用于交互式语音应答的提示音智能打断装置 | |
CN105679323B (zh) | 一种号码发现方法及系统 | |
CN115171731A (zh) | 一种情绪类别确定方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN114461842A (zh) | 生成劝阻话术的方法、装置、设备及存储介质 | |
CN101460994A (zh) | 语音区分 | |
CN107886940B (zh) | 语音翻译处理方法及装置 | |
CN110556114B (zh) | 基于注意力机制的通话人识别方法及装置 | |
CN109616116B (zh) | 通话系统及其通话方法 | |
CN111986680A (zh) | 对象的口语评测方法和装置、存储介质和电子装置 | |
CN108040185B (zh) | 一种识别骚扰电话的方法及设备 | |
CN110197663A (zh) | 一种控制方法、装置及电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |