基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置，所述方法包括：获取用户输入的服务呼叫语音数据；对服务呼叫语音数据进行语音识别处理，得到服务呼叫语音数据对应的服务呼叫文字数据；将服务呼叫文字数据输入至预设的神经网络模型，输出服务呼叫文字数据的语义信息；根据语义信息生成反馈指令，并将反馈指令发送的执行设备，以使执行设备对用户的服务呼叫做出反馈。本发明专利技术实施例公开的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置，专门针对酒店服务呼叫类语言，提取出酒店服务类关键词清单，加入到智能语音交互系统的语言理解及分类环节，利用神经网络模型使系统可以对酒店用户的服务需求做出正确的理解和反馈。

Method and device of interactive recognition of hotel service voice based on Neural Network

The embodiment of the invention discloses a method and device for interactive recognition of hotel service voice based on neural network, the method includes: obtaining the service call voice data input by the user; performing voice recognition processing on the service call voice data to obtain the service call text data corresponding to the service call voice data; inputting the service call text data to the preset neural network The model outputs the semantic information of the text data of the service call, generates the feedback instruction according to the semantic information, and sends the feedback instruction to the execution device, so that the execution device can give feedback to the service call of the user. The method and device of hotel service voice interaction recognition based on neural network disclosed in the embodiment of the invention is specially for hotel service call language, extracts a list of key words of hotel service, adds them to the language understanding and classification link of intelligent voice interaction system, and makes the system make correct understanding and feedback on the service requirements of hotel users by using the Shenjing network model.

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置
本专利技术实施例涉及人工智能
，具体涉及一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置。
技术介绍
随着人力成本的不断上涨，机器人替代部分人类劳动的趋势已经不可逆转。基于此，越来越多的酒店加入到酒店智慧化建设的行列。现有技术中已经实现的智慧酒店，从客人入住酒店的那一刻起，前台、服务员、保洁、安保等，眼前所见的都是一款款智慧、风趣的机器人，它不仅可以根据客人的需求推荐客房、办理入住手续，并将行李送入房间，还能为客人配送定制美食，在不久的将来，这样的情景将不再是科幻电影里的桥段，而是酒店行业的新常态。从客人的角度，一个完美的“智能”入住体验应该是便捷、舒适且充满智能化和科技感。但是，当前行业中成熟的智能语音交互系统，在语音理解的过程中，没有针对酒店场景做专门训练，不能对客人的呼叫请求做出正确反馈，限制了智能语音系统在酒店场景下的使用，体验感差却恰恰成了当下很多智慧酒店的短板，导致应用程序复杂，客人研究半天依旧茫然，最后不得不求助于服务人员等。
技术实现思路
为此，本专利技术实施例提供一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置，以解决现有技术中的智能语音系统不能对客人的呼叫请求做出正确反馈的技术问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：根据本专利技术实施例的第一方面提供一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，包括：获取用户输入的服务呼叫语音数据；对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，得到所述服务呼叫语音数据对应的服务呼叫文字数据；将所述服务呼叫文字数据输入至预设的神经网络模型，输出所述服务呼叫文字数据的语义信息。进一步地，获取所述神经网络模型的具体步骤如下：采集若干数量的酒店场景下用户可能发生的服务呼叫语音样本；对每一服务呼叫语音样本进行语音识别处理，得到每一服务呼叫语音样本对应的服务呼叫文字样本；对每一服务呼叫文字样本中的关键词进行标记；利用所有经过标记的服务呼叫文字样本对神经网络进行训练，得到所述神经网络模型。进一步地，对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，具体包括：对所述服务呼叫语音数据进行分帧处理，得到若干帧语音数据；提取每一帧语音数据的梅尔倒谱系数MFCC特征；根据所述MFCC特征，从预设数据库中查找每一帧语音数据对应的文字，所述预设数据库中存储有MFCC特征和文字之间的一一对应关系。进一步地，所述输出所述服务呼叫文字数据的语义信息之后，还包括：根据所述语义信息生成反馈指令，并将所述反馈指令发送的执行设备，以使所述执行设备对用户的服务呼叫做出反馈。进一步地，所述关键词至少包括前台、呼叫、退房、续住、保洁和打扫中的任一种。根据本专利技术实施例的第二方面提供一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别装置，包括：获取模块，用于获取用户输入的服务呼叫语音数据；语音识别模块，用于对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，得到所述服务呼叫语音数据对应的服务呼叫文字数据；语义识别模块，用于将所述服务呼叫文字数据输入至预设的神经网络模型，输出所述服务呼叫文字数据的语义信息。进一步地，还包括训练模块，用于获取所述神经网络模型；获取所述神经网络模型的具体步骤如下：采集若干数量的酒店场景下用户可能发生的服务呼叫语音样本；对每一服务呼叫语音样本进行语音识别处理，得到每一服务呼叫语音样本对应的服务呼叫文字样本；对每一服务呼叫文字样本中的关键词进行标记；利用所有经过标记的服务呼叫文字样本对神经网络进行训练，得到所述神经网络模型。进一步地，所述语音识别模块包括分帧单元、特征提取单元和查找单元，其中：所述分帧单元用于对所述服务呼叫语音数据进行分帧处理，得到若干帧语音数据；所述特征提取单元用于提取每一帧语音数据的梅尔倒谱系数MFCC特征；所述查找单元用于根据所述MFCC特征，从预设数据库中查找每一帧语音数据对应的文字，所述预设数据库中存储有MFCC特征和文字之间的一一对应关系。再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述方法的步骤。又一方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述方法的步骤。本专利技术实施例具有如下优点：本专利技术实施例公开的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法及装置，专门针对酒店服务呼叫类语言，提取出酒店服务类关键词清单，加入到智能语音交互系统的语言理解及分类环节，利用神经网络模型使系统可以对酒店用户的服务需求做出正确的理解和反馈。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本专利技术可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本专利技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本专利技术所揭示的
技术实现思路
得能涵盖的范围内。图1为本专利技术实施例提供的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法示意图；图2为本专利技术实施例提供的基于神经网络的酒店服务语音交互识别原理示意图；图3为本专利技术实施例提供的基于神经网络的酒店服务语音交互识别装置示意图；图4为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其执行主体为基于神经网络的酒店服务语音交互识别装置，该方法包括：步骤S101、获取用户输入的服务呼叫语音数据；步骤S102、对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，得到所述服务呼叫语音数据对应的服务呼叫文字数据；步骤S103、将所述服务呼叫文字数据输入至预设的神经网络模型，输出所述服务呼叫文字数据的语义信息。基于上述任一实施例，进一步地，获取所述神经网络模型的具体步骤如下：采集若干数量的酒店场景下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其特征在于，包括：/n获取用户输入的服务呼叫语音数据；/n对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，得到所述服务呼叫语音数据对应的服务呼叫文字数据；/n将所述服务呼叫文字数据输入至预设的神经网络模型，输出所述服务呼叫文字数据的语义信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其特征在于，包括：
获取用户输入的服务呼叫语音数据；
对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，得到所述服务呼叫语音数据对应的服务呼叫文字数据；
将所述服务呼叫文字数据输入至预设的神经网络模型，输出所述服务呼叫文字数据的语义信息。


2.根据权利要求1所述的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其特征在于，获取所述神经网络模型的具体步骤如下：
采集若干数量的酒店场景下用户可能发生的服务呼叫语音样本；
对每一服务呼叫语音样本进行语音识别处理，得到每一服务呼叫语音样本对应的服务呼叫文字样本；
对每一服务呼叫文字样本中的关键词进行标记；
利用所有经过标记的服务呼叫文字样本对神经网络进行训练，得到所述神经网络模型。


3.根据权利要求1所述的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其特征在于，对所述服务呼叫语音数据进行语音识别处理，具体包括：
对所述服务呼叫语音数据进行分帧处理，得到若干帧语音数据；
提取每一帧语音数据的梅尔倒谱系数MFCC特征；
根据所述MFCC特征，从预设数据库中查找每一帧语音数据对应的文字，所述预设数据库中存储有MFCC特征和文字之间的一一对应关系。


4.根据权利要求1所述的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其特征在于，所述输出所述服务呼叫文字数据的语义信息之后，还包括：
根据所述语义信息生成反馈指令，并将所述反馈指令发送的执行设备，以使所述执行设备对用户的服务呼叫做出反馈。


5.根据权利要求2所述的基于神经网络的酒店服务语音交互识别方法，其特征在于，所述关键词至少包括前台、呼叫、退房、续住、保洁和打扫中的任一种。


6.一种基于神经网络的酒店服务语音交互识别装置，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：占戈，许重阳，张健，
申请(专利权)人：北京明日汇科技管理有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11