CN115080713A - 一种智能语音对练平台系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能语音对练平台系统及其方法，该系统包括分别与交换机通信连接的考培服务模块、第一AI服务模块、第二AI服务模块和数据库模块，其中，考培服务模块用于提供考培试卷给用户、管理考培流程、管理用户信息、评估考试成绩以及与第一AI服务模块进行数据交互；第一AI服务模块用于对呼叫过程进行控制、数据监控、管理、记录以及提供网关服务；第二AI服务模块用于提供智能语音交互服务给用户；数据库模块用于存储考试题目、考培记录数据以及更新收集语料知识。与现有技术相比，本发明实现了话务考培的模拟训练，能够自动、高效完成业务知识培训及考核。

Description

一种智能语音对练平台系统及其方法
技术领域
本发明涉及智能语音交互技术领域，尤其是涉及一种智能语音对练平台系统及其方法。
背景技术
现有的业务场景中，为了提升业务处理效率以及服务水平，往往需要提前进行话务培训，在对话务人员进行培训时，传统方式是采用培训讲师宣讲结合师徒一对一的对练模式，即讲师宣讲话术和合规性重点，由学员记录并练习；之后再由培训导师进行一对一对练考试和笔试，以完成最终的培训考试。然而，这种方式主要存在以下缺点：
1、大多采用查看文本形式，不能真实模拟话务人员实际操作，培训体验及效果较差；
2、培训内容与真正实际操作之间存在偏差；
3、需要由培训师一对一学员培训，人力成本较高；
4、无法对培训结果进行有效监控及统计分析。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种智能语音对练平台系统及其方法，基于AI智能语音技术，实现话务考培的模拟训练，能够自动、高效完成业务知识培训及考核。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种智能语音对练平台系统，包括分别与交换机通信连接的考培服务模块、第一AI服务模块、第二AI服务模块和数据库模块，所述考培服务模块用于提供考培试卷给用户、管理考培流程、管理用户信息、评估考试成绩以及与第一AI服务模块进行数据交互；
所述第一AI服务模块用于对呼叫过程进行控制、数据监控、管理、记录以及提供网关服务；
所述第二AI服务模块用于提供智能语音交互服务给用户；
所述数据库模块用于存储考试题目、考培记录数据以及更新收集语料知识。
进一步地，所述考培服务模块设置有考培管理服务单元和考培接口单元，所述考培管理服务单元用于进行考培试卷和考培活动流程管理、考培智能模型训练、考培自动评分以及学员信息管理；
所述考培接口单元用于提供考培服务模块与第一AI服务模块之间的数据交互接口。
进一步地，所述第一AI服务模块包括呼叫控制服务单元、呼叫监控服务单元、外呼管理服务、录音服务单元和网关单元，所述呼叫控制服务单元用于提供自动语音交互和呼叫控制功能；
所述呼叫监控服务单元用于监控呼叫系统状态和输出数据报表；
所述呼叫管理服务单元用于提供自动外呼管理服务、接收考培服务模块的外呼接口调用以及发起对坐席SIP电话的考培外呼；
所述录音服务单元用于记录第一AI服务模块内的语音交互数据；
所述网关单元用于提供呼叫媒体控制、放音、收音以及坐席软电话注册服务。
进一步地，所述第二AI服务模块包括AI监控服务单元、ASR(Automatic SpeechRecognition，自动语音识别)服务单元、NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)服务单元和TTS(Text To Speech，文本至语音)服务单元，所述AI监控服务单元用于执行AI请求分流和监控AI系统运行状态；
所述ASR服务单元用于识别语音并将语音转换为文本；
所述NLP服务单元用于将语音文本转换为语义进行处理；
所述TTS服务单元用于将处理得到的待播放语音文本转换为语音进行播放。
进一步地，所述ASR服务单元连接至MRCP代理服务单元，所述MRCP代理服务单元分别与TTS服务单元、NLP服务单元连接，所述MRCP代理服务单元用于实现ASR和TTS媒体流交互。
进一步地，所述数据库模块设置有mySQL数据库以及Redis数据库。
进一步地，所述考培服务模块连接有前端显示装置，所述前端显示装置通过Web页面将考培服务模块输出的数据展示给用户、以及接收用户的操作数据并返回给考培服务模块。
一种智能语音对练平台的工作方法，包括以下步骤：
S1、考培服务模块对用户信息进行验证，验证通过后从数据库模块获取考试题目，通过训练考培智能模型，以建立考培进程；
S2、第一AI服务模块接收来自考培服务模块发起的考培进程申请，通过发起呼叫或接收呼入，结合第二AI服务模块，完成与用户之间的考培过程语音数据交互、并进行记录，之后将记录的语音交互数据返回至考培服务模块；
S3、根据设定的计分条件，考培服务模块对返回的语音交互数据进行评分，并输出评分结果。
进一步地，所述步骤S2中第一AI服务模块的具体工作过程为：
接收考培进程申请，导入名单至呼叫列表，通过预测外呼服务调用呼叫列表，将名单中用户信息通过随路数据传递给呼叫交互服务、网关服务，以发起呼叫；
待用户接通后发起录音，并将通话转到自动语音交互逻辑控制服务，进入语音流程；
自动语音交互逻辑控制服务对语音流程文件进行解析，之后通过网关服务发起放音以及调用ASR识别请求，并调用考培接口单元，将对话记录、录音索引完成入库。
进一步地，所述网关服务通过MRCP协议代理服务调用ASR、以及获取ASR识别结果。
与现有技术相比，本发明通过设置考培服务模块、第一AI服务模块、第二AI服务模块和数据库模块，利用考培服务模块提供考培试卷给用户、管理考培流程、管理用户信息、评估考试成绩以及与第一AI服务模块进行数据交互；利用第一AI服务模块对呼叫过程进行控制、数据监控、管理、记录以及提供网关服务；利用第二AI服务模块提供智能语音交互服务给用户；利用数据库模块存储考试题目、考培记录数据以及更新收集语料知识。由此能够模拟真实业务场景，利用语音机器人模拟客户，用户与语音机器人进行对练，即可自动、高效完成业务知识培训及考核，而且用户能够随时随地自主进行培训及考核，不受地理位置及时间限制。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为实施例中系统拓扑结构示意图；
图3为本发明的方法流程示意图；
图4为实施例中系统内数据交互工作流示意图；
图5为实施例中业务数据流向示意图；
图6为实施例中第一AI服务模块内呼叫控制的流程示意图；
图中标记说明：1、交换机，2、考培服务模块，3、第一AI服务模块，4、第二AI服务模块，5、数据库模块。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
为方便理解本技术方案，首先对现有的AI智能语音技术进行说明，现有的AI智能语音技术主要用于智能外呼营销和智能呼入客服，即通过智能语音技术模拟坐席向客户推销产品或解答客户问题。现有的AI智能语音机器人交互方案如下：利用ASR技术、TTS技术和NLU技术实现系统和客户的智能语音交互，其中，ASR技术、TTS技术和NLU技术实现的功能如下：
ASR技术：智能语音识别技术，即将客户语音转译成为文字；
TTS技术：语音合成技术，即将系统需要播放给客户的文字转换成为语音；
NLP技术：自然语言处理技术，即识别客户语音转换为文字的信息，通过算法识别出客户的意图，并根据预设逻辑给出针对客户意图的对应答复；
此外，现有营销场景AI语音机器人交互逻辑如下：
1)系统将客户语音通过ASR服务识别为文本；
2)ASR服务将客户语音文本传输给NLP系统处理；
3)NLP系统识别客户语意并根据预设话术逻辑，针对客户语意做出应答给TTS服务；
4)TTS服务将AI的应答文本转译为语音播放给客户。
本技术方案基于以上AI智能语音技术，提出一种智能语音对练平台系统，如图1和图2所示，一种智能语音对练平台系统，包括分别与交换机1通信连接的考培服务模块2、第一AI服务模块3、第二AI服务模块4和数据库模块5，其中，考培服务模块2用于提供考培试卷给用户、管理考培流程、管理用户信息、评估考试成绩以及与第一AI服务模块3进行数据交互；
第一AI服务模块3用于对呼叫过程进行控制、数据监控、管理、记录以及提供网关服务；
第二AI服务模块4用于提供智能语音交互服务给用户；
数据库模块5用于存储考试题目、考培记录数据以及更新收集语料知识。
具体的，考培服务模块2设置有考培管理服务单元和考培接口单元，考培管理服务单元用于进行考培试卷和考培活动流程管理、考培智能模型训练、考培自动评分以及学员信息管理；
考培接口单元用于提供考培服务模块与第一AI服务模块之间的数据交互接口。
第一AI服务模块3包括呼叫控制服务单元、呼叫监控服务单元、外呼管理服务、录音服务单元和网关单元，呼叫控制服务单元用于提供自动语音交互和呼叫控制功能；
呼叫监控服务单元用于监控呼叫系统状态和输出数据报表；
呼叫管理服务单元用于提供自动外呼管理服务、接收考培服务模块的外呼接口调用以及发起对坐席SIP电话的考培外呼；
录音服务单元用于记录第一AI服务模块内的语音交互数据；
网关单元用于提供呼叫媒体控制、放音、收音以及坐席软电话注册服务。
第二AI服务模块4包括AI监控服务单元、ASR服务单元、NLP服务单元和TTS服务单元，AI监控服务单元用于执行AI请求分流和监控AI系统运行状态；
ASR服务单元用于识别语音并将语音转换为文本；
NLP服务单元用于将语音文本转换为语义进行处理；
TTS服务单元用于将处理得到的待播放语音文本转换为语音进行播放。
数据库模块5设置有mySQL数据库以及Redis数据库。
由此，上述系统能够实现以下服务：
考培服务(examsystem)：考培试卷和考培活动流程管理，考培智能模型训练，考培自动评分，学员信息管理，考培评分功能。
考培接口服务：提供考培系统和呼叫控制系统的数据交互接口服务。
呼叫控制服务(CCOD，Call center on demand，虚拟呼叫中心)：包含自动语音交互和呼叫控制功能。
呼叫系统监控服务：监控呼叫系统状态和输出数据报表服务。
外呼管理服务(SD)：自动外呼管理服务，接收考培系统的外呼接口调用，发起对坐席SIP电话的考培外呼功能。
媒体网关服务(FreeSwitch，FS)：呼叫媒体控制，放音，收音，坐席软电话注册服务。
AI监控服务：AI请求分流和AI系统运行状态监控。
ASR服务：识别语音，将语音转换为文本。
NLP服务：将语音文本转换为语义进行处理。
TTS服务：将系统需要播放的语音文本转换为语音进行播放。
将上述系统应用于实际，以实现一种智能语音对练平台的工作方法，如图3所示，包括以下步骤：
S1、考培服务模块对用户信息进行验证，验证通过后从数据库模块获取考试题目，通过训练考培智能模型，以建立考培进程；
S2、第一AI服务模块接收来自考培服务模块发起的考培进程申请，通过发起呼叫或接收呼入，结合第二AI服务模块，完成与用户之间的考培过程语音数据交互、并进行记录，之后将记录的语音交互数据返回至考培服务模块，其中，第一AI服务模块的具体工作过程为：
接收考培进程申请，导入名单至呼叫列表，通过预测外呼服务调用呼叫列表，将名单中用户信息通过随路数据传递给呼叫交互服务、网关服务，以发起呼叫；
待用户接通后发起录音，并将通话转到自动语音交互逻辑控制服务，进入语音流程；
自动语音交互逻辑控制服务对语音流程文件进行解析，之后通过网关服务发起放音以及调用ASR识别请求，并调用考培接口单元，将对话记录、录音索引完成入库，本实施例中，网关服务通过MRCP协议代理服务调用ASR、以及获取ASR识别结果；
S3、根据设定的计分条件，考培服务模块对返回的语音交互数据进行评分，并输出评分结果。
本实施例中，ASR服务单元连接至MRCP代理服务单元，MRCP代理服务单元分别与TTS服务单元、NLP服务单元连接，MRCP代理服务单元用于实现ASR和TTS媒体流交互。此外，考培服务模块连接有前端显示装置，前端显示装置通过Web页面将考培服务模块输出的数据展示给用户、以及接收用户的操作数据并返回给考培服务模块。
系统内的数据交互工作流程如图4所示，其中，Web页面即为坐席页面；
考培系统用于考培试卷和考培活动流程管理，考培智能模型训练，考培自动评分，学员信息管理，考培评分功能；
mqAPI即为接口服务；
SD即自动外呼管理服务，接收考培系统的外呼接口调用，发起对坐席SIP电话的考培外呼功能；
CMS即呼叫交互服务；
SLEE即自动语音交互逻辑控制服务；
FreeSwtich即呼叫媒体控制，放音，收音，坐席软电话注册服务；
MRCP代理服务即MRCP协议代理，负责ASR和TTS媒体流交互；
ASR用于识别语音，将语音转换为文本；
TTS用于将系统需要播放的语音文本转换为语音进行播放；
NLP用于将语音文本转换为语义进行处理；
数据库则用于存储考试题目和考培记录等业务数据。
系统的业务数据流程如图5所示，其中，CCOD的逻辑处理过程如图6所示，考培系统发起考试，导入名单到呼叫列表，SD调用呼叫列表名单，将客户信息通过随路数据传递给CMS、FS发起呼叫，接通后发起录音，并将通话转到SLEE进入语音流程。SLEE解析流程文件，发起放音和调用ASR识别请求，并调用Mqapi接口，将对话记录，录音索引完成入库。CMS把放音和识别请求发到FS，FS实现放音操作。FS调用通过MrcpProxy发送实时语音流并调用ASR实现识别。需要说明的是，SD即预测外呼服务，负责接收坐席发起的考培外呼任务后发起外呼，该服务包含以下3个主要组件：
DialEngine，预测式外呼服务组件，呼叫引擎服务。从oracle读取活动和名单表，实现预测、预览式外呼功能，并入库外呼结果；
UCGateway，预测式外呼服务组件，呼叫接口。连接DialEngine和cmsserver，向cmsserver发送呼叫请求，并回传呼叫事件；
AppGateWay，预测式外呼服务组件，外部操作接口。数据交互全部通过AppGateWay再连接预测式外呼数据库。
SLEE即IVR业务逻辑控制服务，与AI和业务接口对接实现AI交互功能。
CMS即媒体控制服务，负责SLEE服务与FS媒体网关的媒体消息分发。
FS即FreeSwich媒体网关，负责媒体放音和收音。
ASR主要提供语音转文本的服务，将客户的语音流翻译成文本信息。
TTS主要将文本合成为语音。
NLU用于提供自然语言识别能力，理解客户的意图。
知识库用于收集语料知识，为NLU模型提供语料支撑。
考培管理用于提供人员管理、系统配置、考培申请、考培审核、考培阅卷、流程管理、知识库管理。
接口服务用于提供用户同步、考培入库、评分接口、发起考培等接口服务。
本实施例的应用过程主要包括以下内容：
一、编制考题
在Web页面的试卷管理-流程管理中，新增流程，流程中包含题目、参考答案、评分规则、图片等。
流程配成完成即可启用，启用后的流程无法修改，如需修改需要禁用流程。
二、定制考培任务
在考培管理-考培申请列表中，新增考试或者培训申请，关联流程以及人员。
考培申请必需经过审批，审批层级以及审核员由发起人确定。
三、发布考培任务
新增的申请需要经过审核员审核，审核通过后才能发起考试或者培训，同时设置时间范围。
到了考试开始时间，坐席主界面即会显示该考试或者培训。
四、开始考试或培训
考培任务发起后，坐席主页面即可显示待完成的考试或培训，点击进入待完成的考试或者培训。结束后可以立即查看考培详情。
五、查看学员考培数据
通过考培阅卷可查看学员考试或者培训的详情，包含录音、文本、分数等。同时可在报表管理拉取考试或者培训的明细报表。
综上所述，本技术方案通过人机对练，由机器人模拟客户，话务人员与机器人对练，真实模拟话务人员实际外呼，使培训即实战；能够实现批量培训话务人员；能够有效监控培训结果，查看培训情况；评分标准可视化，支持图形化编辑话术流程及评分标准；话务人员培训或考试完成后，由机器根据评分规则智能生成评分结果；能够在线阅卷，查看机器评分结果及评分规则，修改评分结果。本技术方案基于语音交换系统、NLP、AST、TTS实现语音机器人系统，语音机器人平台对学员培训考试时，机器人通过TTS模拟真人客户讲话，平台通过采集学员实时音频数据，理解学员回答的内容，将学员回答内容与标准答案做比对，智能生成评分结果。本技术方案利用语音机器人模拟客户，学员与语音机器人对练，完成业务知识培训及考核。系统基于AI技术自动评分，对话练习后系统自动打分，比如，分数可包括学员的业务掌握情况和服务态度评分。

Claims (10)

1.一种智能语音对练平台系统，其特征在于，包括分别与交换机(1)通信连接的考培服务模块(2)、第一AI服务模块(3)、第二AI服务模块(4)和数据库模块(5)，所述考培服务模块(2)用于提供考培试卷给用户、管理考培流程、管理用户信息、评估考试成绩以及与第一AI服务模块(3)进行数据交互；
所述第一AI服务模块(3)用于对呼叫过程进行控制、数据监控、管理、记录以及提供网关服务；
所述第二AI服务模块(4)用于提供智能语音交互服务给用户；
所述数据库模块(5)用于存储考试题目、考培记录数据以及更新收集语料知识。
2.根据权利要求1所述的一种智能语音对练平台系统，其特征在于，所述考培服务模块(2)设置有考培管理服务单元和考培接口单元，所述考培管理服务单元用于进行考培试卷和考培活动流程管理、考培智能模型训练、考培自动评分以及学员信息管理；
所述考培接口单元用于提供考培服务模块(2)与第一AI服务模块(3)之间的数据交互接口。
3.根据权利要求1所述的一种智能语音对练平台系统，其特征在于，所述第一AI服务模块(3)包括呼叫控制服务单元、呼叫监控服务单元、外呼管理服务、录音服务单元和网关单元，所述呼叫控制服务单元用于提供自动语音交互和呼叫控制功能；
所述呼叫监控服务单元用于监控呼叫系统状态和输出数据报表；
所述呼叫管理服务单元用于提供自动外呼管理服务、接收考培服务模块(2)的外呼接口调用以及发起对坐席SIP电话的考培外呼；
所述录音服务单元用于记录第一AI服务模块(3)内的语音交互数据；
所述网关单元用于提供呼叫媒体控制、放音、收音以及坐席软电话注册服务。
4.根据权利要求3所述的一种智能语音对练平台系统，其特征在于，所述第二AI服务模块(4)包括AI监控服务单元、ASR服务单元、NLP服务单元和TTS服务单元，所述AI监控服务单元用于执行AI请求分流和监控AI系统运行状态；
所述ASR服务单元用于识别语音并将语音转换为文本；
所述NLP服务单元用于将语音文本转换为语义进行处理；
所述TTS服务单元用于将处理得到的待播放语音文本转换为语音进行播放。
5.根据权利要求4所述的一种智能语音对练平台系统，其特征在于，所述ASR服务单元连接至MRCP代理服务单元，所述MRCP代理服务单元分别与TTS服务单元、NLP服务单元连接，所述MRCP代理服务单元用于实现ASR和TTS媒体流交互。
6.根据权利要求1所述的一种智能语音对练平台系统，其特征在于，所述数据库模块(5)设置有mySQL数据库以及Redis数据库。
7.根据权利要求1所述的一种智能语音对练平台系统，其特征在于，所述考培服务模块(2)连接有前端显示装置，所述前端显示装置通过Web页面将考培服务模块(2)输出的数据展示给用户、以及接收用户的操作数据并返回给考培服务模块(2)。
8.一种智能语音对练平台系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、考培服务模块对用户信息进行验证，验证通过后从数据库模块获取考试题目，通过训练考培智能模型，以建立考培进程；
S2、第一AI服务模块接收来自考培服务模块发起的考培进程申请，通过发起呼叫或接收呼入，结合第二AI服务模块，完成与用户之间的考培过程语音数据交互、并进行记录，之后将记录的语音交互数据返回至考培服务模块；
S3、根据设定的计分条件，考培服务模块对返回的语音交互数据进行评分，并输出评分结果。
9.根据权利要求8所述的一种智能语音对练平台系统的工作方法，其特征在于，所述步骤S2中第一AI服务模块的具体工作过程为：
接收考培进程申请，导入名单至呼叫列表，通过预测外呼服务调用呼叫列表，将名单中用户信息通过随路数据传递给呼叫交互服务、网关服务，以发起呼叫；
待用户接通后发起录音，并将通话转到自动语音交互逻辑控制服务，进入语音流程；
自动语音交互逻辑控制服务对语音流程文件进行解析，之后通过网关服务发起放音以及调用ASR识别请求，并调用考培接口单元，将对话记录、录音索引完成入库。
10.根据权利要求9所述的一种智能语音对练平台系统的工作方法，其特征在于，所述网关服务通过MRCP协议代理服务调用ASR、以及获取ASR识别结果。
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