一种语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本，基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求，否则，基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词，在所述待质检文本中包含第二目标词时，利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行歧义识别，获取识别结果，根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求。本发明专利技术通过采用分级判别方式，在保证覆盖率的前提下显著降低了误判率。证覆盖率的前提下显著降低了误判率。证覆盖率的前提下显著降低了误判率。

【技术实现步骤摘要】
一种语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]传统客服语音质检是指质检人员通过抽查、监听、评价公司客服人员的电话录音对公司客服或销售人员在与客户通话过程中的服务质量做出评价，比如是否按规定话术沟通、是否存在服务禁语、是否有违规行为(辱骂、争吵等)，从而提升公司整体的服务质量。其中，催收客服语音质检是该领域的一个重要场景。
[0003]一方面，传统的语音质检方案中存在诸多弊端，且随着企业的快速发展、客服业务量的逐年攀升，其存在的问题日益突出，例如：
[0004]1、效率低，成本高：由于个人单位时间的工作量有限，因而导致质检的效率较低，而抽检业务量与人力成本又大致成线性关系，且公司不可能随着业务成长无限制的增加质检人员，这就会进一步加剧问题；
[0005]2、抽样比覆盖不足：由于人力成本限制，质检员在质检过程中通常都采用随机抽检的方式，导致漏检率高，目前的人工抽检方式，行业平均覆盖率仅为 0.5％
‑
2％；
[0006]3、质检标准不统一：由于质检人员的认知水平、判断力及主观态度因人而异，导致了不同质检人员对同一语音样本的评价不同，很难满足被检人员对一致性和公平性的要求。
[0007]另一方面，目前市面上主流的客服语音质检机器人采用是“关键词+正则”的文本监测方式，一旦匹配到后台维护的判断词即判定为违规。但由于中文词汇广泛存在的多义性问题，很多词汇在不同语境下具有不同含义。传统方式通过牺牲准确率来保证质检的覆盖率。
[0008]因此，亟需提出一种新的语音质检方法，以解决上述问题。

技术实现思路

[0009]为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种语音质检方法、装置、计算机设备以及存储介质，以克服现有技术中的语音质检存在的针对“歧义词”判别，通过牺牲准确率来保证质检的覆盖率以及耗时长、效率低、成本高、精度差、主观性强等问题。
[0010]为解决上述一个或多个技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
[0011]第一方面，提供了一种语音质检方法，该方法包括如下步骤：
[0012]对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本；
[0013]基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求，否则，基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词；
[0014]在所述待质检文本中包含第二目标词时，利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行歧义识别，获取识别结果；
[0015]根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求。
[0016]进一步的，所述基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词包括：
[0017]基于第一预设规则将所述待质检文本与第一预设词库中的第一候选词进行匹配，根据匹配结果判断所述待质检文本中是否包含第一目标词；
[0018]所述基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词包括：
[0019]基于第二预设规则将所述待质检文本与第二预设词库中的第二候选词进行匹配，根据匹配结果判断所述待质检文本中是否包含第二目标词。
[0020]进一步的，所述利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行语义识别，获取识别结果包括：
[0021]利用预设模型获取所述第二目标词在所述待质检文本中对应的上下文信息以及预设场景特征信息，并结合所述上下文信息以及所述预设场景特征信息对所述第二目标词进行语义识别，获取识别结果。
[0022]进一步的，所述预设模型包括卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型的输入层包括双通道词向量特征空间。
[0023]进一步的，所述卷积神经网络模型的池化层采用平均池化方式。
[0024]进一步的，所述根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求包括：
[0025]判断所述识别结果是否满足预设要求，若满足，则确定所述待质检文本符合要求，否则，确定所述待质检文本不符合要求。
[0026]进一步的，在所述待质检文本不符合要求后，所述方法还包括：
[0027]根据所述第一目标词和/或所述第二目标词生成质检告警信息。
[0028]第二方面，提供了一种语音质检装置，所述装置包括：
[0029]数据转换模块，用于对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本；
[0030]第一判断模块，用于基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求，否则，基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词；
[0031]歧义识别模块，用于在所述待质检文本中包含第二目标词时，利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行语义识别，获取识别结果；
[0032]第二判断模块，用于根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求。
[0033]第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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如下步骤：
[0034]对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本；
[0035]基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求，否则，基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词；
[0036]在所述待质检文本中包含第二目标词时，利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行歧义识别，获取识别结果；
[0037]根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求。
[0038]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如下步骤：
[0039]对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本；
[0040]基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求，否则，基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词；
[0041]在所述待质检文本中包含第二目标词时，利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行歧义识别，获取识别结果；
[0042]根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求。
[0043]本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0044]本专利技术实施例提供的语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本，基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音质检方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：对接收到的待质检语音信息进行语音识别，将所述待质检语音信息转换为待质检文本；基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词，若包含，则判定所述待质检文本不符合要求，否则，基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词；在所述待质检文本中包含第二目标词时，利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行歧义识别，获取识别结果；根据所述识别结果确定所述待质检文本是否符合要求。2.根据权利要求1所述的语音质检方法，其特征在于，所述基于第一预设规则判断所述待质检文本中是否包含第一目标词包括：基于第一预设规则将所述待质检文本与第一预设词库中的第一候选词进行匹配，根据匹配结果判断所述待质检文本中是否包含第一目标词；所述基于第二预设规则判断所述待质检文本中是否包含第二目标词包括：基于第二预设规则将所述待质检文本与第二预设词库中的第二候选词进行匹配，根据匹配结果判断所述待质检文本中是否包含第二目标词。3.根据权利要求1或2所述的语音质检方法，其特征在于，所述利用预设模型判断所述待质检文本中包含的所述第二目标词进行语义识别，获取识别结果包括：利用预设模型获取所述第二目标词在所述待质检文本中对应的上下文信息以及预设场景特征信息，并结合所述上下文信息以及所述预设场景特征信息对所述第二目标词进行语义识别，获取识别结果。4.根据权利要求1或2所述的语音质检方法，其特征在于，所述预设模型包括卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型的输入层包括双通道词向量特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：王岗，
申请(专利权)人：苏宁金融科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：