【技术实现步骤摘要】
一种智能语音服务的控制方法及装置
本专利技术涉及语音识别领域，尤其涉及一种智能语音服务的控制方法及装置。
技术介绍
随着语音识别技术的发展，智能语音服务技术不断提高。目前，各类企业均会使用智能语音服务对客户进行服务，以降低人工客服成本。当客户使用智能语音服务时，智能语音服务可以将客户询问的语音数据转换为文本数据，根据文本数据在数据库中搜索相关度较高的答案，并将该答案以文本或语音的数据形式反馈给客户，以解决客户所询问的问题。但是，现有的智能语音服务由于种种原因常无法满足客户需求，当智能语音服务无法满足客户需求而仍然为客户提供服务时，智能语音服务会处于无效服务状态。智能语音服务长时间处于无效服务状态会给提供智能语音服务的服务器带来不必要的运行负担，导致服务器资源的有效利用率下降。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的智能语音服务的控制方法及装置，技术方案如下：一种智能语音服务的控制方法，其特征在于，所述方法包括：从客户在本次智能...
【技术保护点】
1.一种智能语音服务的控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n从客户在本次智能语音服务中发送的语音数据中提取语音特征参数；/n将当前提取到的所述语音特征参数输入第一语音情绪预测模型，获得所述第一语音情绪预测模型输出的第一预测情绪；/n将所述本次智能语音服务的当前服务时长和所述客户的用户画像输入第二语音情绪预测模型，获得第二语音情绪预测模型输出的第二预测情绪；/n根据所述第一预测情绪与所述第二预测情绪的情绪类型，确定所述客户当前的情绪类型；/n根据所述客户当前的情绪类型，确定是否继续为所述客户提供智能语音服务。/n
【技术特征摘要】
1.一种智能语音服务的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
从客户在本次智能语音服务中发送的语音数据中提取语音特征参数；
将当前提取到的所述语音特征参数输入第一语音情绪预测模型，获得所述第一语音情绪预测模型输出的第一预测情绪；
将所述本次智能语音服务的当前服务时长和所述客户的用户画像输入第二语音情绪预测模型，获得第二语音情绪预测模型输出的第二预测情绪；
根据所述第一预测情绪与所述第二预测情绪的情绪类型，确定所述客户当前的情绪类型；
根据所述客户当前的情绪类型，确定是否继续为所述客户提供智能语音服务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测情绪与所述第二预测情绪的情绪类型，确定所述客户当前的情绪类型，包括：
若所述第一预测情绪与所述第二预测情绪的情绪类型不一致，则在预设时长后，将所述本次智能语音服务中的当前服务时长和所述客户的用户画像输入所述第二语音情绪预测模型，获得所述第二语音情绪预测模型输出的第三预测情绪；
将所述第三预测情绪确定为所述客户当前的情绪类型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测情绪与所述第二预测情绪的情绪类型，确定所述客户当前的情绪类型，包括：
若所述第一预测情绪与所述第二预测情绪的情绪类型不一致，则将所述第二语音情绪预测模型输出的第二预测情绪确定为所述客户当前的情绪类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户当前的情绪类型，确定是否继续为所述客户提供智能语音服务，包括：
若所述客户当前的情绪类型为正面情绪，则继续为所述客户提供智能语音服务；
若所述客户当前的情绪类型为负面情绪，则确定所述客户的重要等级；
若所述客户的重要等级为高等级，则为所述客户提供人工服务；
若所述客户的重要等级为低等级，则根据当前人工服务是否繁忙确定是否为所述客户提供人工服务。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述客户的重要等级，包括：
获取所述客户在与所述智能语音服务对应的应用平台中的应用数据；
将所述应用数据输入重要等级确定模型中，获得所述重要等级确定模型输出的重要等级；
将获得的所述重要等级确定为所述客户的重要等级。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一语音情绪预测模型的训练过程包括：
获得带有情绪标注的训练样本，所述训练样本为客户在智能语音服务中发送的语音数据；
从所述训练样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄文强，季蕴青，张懂，胡玮，易念，胡传杰，浮晨琪，胡路苹，黄雅楠，李蚌蚌，申亚坤，王畅畅，徐晨敏，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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