语音流利度识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种语音流利度识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中的方法包括：构建语音识别模型；对待检测语音进行预处理得到连续的语音帧序列，将所述连续的语音帧序列输入到所述语音识别模型中；根据所述语音识别模型确定出所述连续的语音帧序列对应的语音流利度；检测待检测语音中所述连续的语音帧序列确定得到的各语音流利度是否相同；当相同时，将所述语音流利度确定为所述待检测语音对应的客户的流利度；当不同时，将各所述语音流利度中较低一级的语音流利度确定为所述待检测语音的流利度。本发明专利技术的有益效果为：实现了基于深度学习网络神经的对客服语音的更智能、更准确的流利度判断。

【技术实现步骤摘要】
语音流利度识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质
本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种语音流利度识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
客服坐席指的是在公司企业中的呼叫中心或客服部门的工作岗位，其一般通过语音为进线客户提供业务上的咨询或指导等，在这个过程中，客服坐席的语音流利度会影响到进线客户对于该公司或企业的直接感受，因此，对于公司或企业而言客服坐席的语音流利度指标同样至关重要，因此对客服语音进行质检在服务行业是必不可少的一项工作。质检一方面对客服的通话起到监督的作用，另一方面也可以快速定位到问题，从而提高客服的服务质量，而传统的质检有效率低、覆盖面小、反馈不及时的劣势，智能质检的出现解决了这些问题，通过语音识别、自然语言处理等技术，对客服的语音进行快速高效地质检，但是在质检环节中，系统判定客服说话是否流利是一个难题。传统的语音流利度评估方法仅从识别的特征层次考虑语音流利质量等级，而伴随着语音数据的发展，流利度不再属于一个单纯的衡量发音标准的指标，而是需要综合性地进行识别，这些都不符合现有阶段的语音识别。目前还没有能够较好地在金融服务领域解决上述问题的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音流利度识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过序列到序列的深度学习网络构建语音识别模型；对待检测语音进行预处理得到连续的语音帧序列，将所述连续的语音帧序列输入到所述语音识别模型中；根据所述语音识别模型确定出所述连续的语音帧序列对应的语音流利度；检测待检测语音中所述连续的语音帧序列，确定得到的各语音流利度是否相同；当所述待检测语音中所述连续的语音帧序列确定得到的各语音流利度相同时，将所述语音流利度确定为所述待检测语音对应的客户的流利度；当所述待检测语音中连续的语音帧序列确定得到的各语音流利度不相同时，将各所述语音流利度中较低一级的语音流利度确定为所述待检测语音的流利度。

【技术特征摘要】
1.一种语音流利度识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过序列到序列的深度学习网络构建语音识别模型；对待检测语音进行预处理得到连续的语音帧序列，将所述连续的语音帧序列输入到所述语音识别模型中；根据所述语音识别模型确定出所述连续的语音帧序列对应的语音流利度；检测待检测语音中所述连续的语音帧序列，确定得到的各语音流利度是否相同；当所述待检测语音中所述连续的语音帧序列确定得到的各语音流利度相同时，将所述语音流利度确定为所述待检测语音对应的客户的流利度；当所述待检测语音中连续的语音帧序列确定得到的各语音流利度不相同时，将各所述语音流利度中较低一级的语音流利度确定为所述待检测语音的流利度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过序列到序列的尝试学习网络构建语音识别模型之前，所述方法还包括：获取若干客服记录中的客服语音并创建语音数据库；对所述若干客服记录中的客服语音进行人工标记，为每一客服语音设置分类标注的标签。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检测语音进行预处理得到连续的语音帧序列，包括：对待检测语音进行去噪处理；对去噪处理后的待检测语音进行分段，每段包括预设帧长度的帧数据；对所述帧数据进行序列转换得到所述语音帧序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语音识别模型确定出所述连续的语音帧序列对应的语音流利度，包括：获取输入的所述语音帧序列的特性；结合注意力机制，通过语音识别模型中的解码器为每一输入的所述语音帧序列输出对应的单一标签；将所述单一标签作为所述语音帧序列的分类标注。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述语音识别模型的客服语音-分类标注；通过语音识别模型得到所述客服语音－分类标注的分布式特征表示，映射到所述数据库；...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡元哲，程宁，王健宗，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44