语音质检方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种语音质检方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：响应于终端设备的请求，获取待测语音录音数据；将所述待测语音录音数据转换为待质检文本；将所述待质检文本输入至质检模型；输出质检模型的质检结果；根据所述质检结果，采用预设的质量评价算法生成质量评价结果。本发明专利技术可以多维度分析客服语音质量水平，提高了质检覆盖率，便于及时培训和纠正客服人员，提高了质检效率。提高了质检效率。提高了质检效率。

【技术实现步骤摘要】
语音质检方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种语音质检方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着语音技术的不断发展，语音服务变得越来越普遍，为了进一步提高为用户提供语音服务质量，对语音服务进行质量检测十分必要。目前对于语音服务质检通常是质检员听取一定比例的电话录音进行人工的质检。质检员检测客服接听用户电话时态度是否礼貌、是否正确复述通话结果、是否正确解答用户咨询问题等，再对检测结果进行分析、从而提高客服的服务水平。当前语音质检方法人工质检较为繁琐，质检效率低，质检范围覆盖率低，得到的质检结果准确性低。
[0003]需要说明的是，上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术的目的在于提供一种语音质量检测方法、系统、设备及存储介质，可以方便多维度分析客服服务质量，及时培训与纠正客服，提高客服服务水平，提高语音质检效率，从而提高客户满意度。
[0005]本专利技术实施例提供一种语音质检方法，包括如下步骤：
[0006]响应于终端设备的请求，获取待测语音录音数据；
[0007]将所述待测语音录音数据转换为待质检文本；
[0008]将所述待质检文本输入至质检模型；
[0009]输出质检模型的质检结果；
[0010]根据所述质检结果，采用预设的质量评价算法生成质量评价结果。
[0011]在一些实施例中，所述将待测语音录音数据转换为待质检文本包括如下步骤：
[0012]根据人声分离算法分离出所述待测语音录音数据的客服语音数据和客户语音数据；
[0013]将所述客服语音数据输入至语音识别模型中转换为待质检文本。
[0014]在一些实施例中，所述质检模型包括情绪质检模型、关键字质检模型和语速质检模型中的一种或多种。
[0015]在一些实施例中，所述质检模型包括情绪质检模型，将待质检文本输入至所述情绪质检模型之后，包括如下步骤：
[0016]通过预先训练的情绪识别模型对所述待质检文本进行情绪分析；
[0017]当检测到客服情绪异常时，在情绪基准分上进行减分计算，所述情绪质检模型输出的质检结果为客服情绪分值。
[0018]在一些实施例中，所述质检模型包括关键字质检模型，将待质检文本输入至所述
关键字质检模型之后，包括如下步骤：
[0019]通过预先训练的关键字质检模型对所述待质检文本进行关键字是否缺失分析；
[0020]当检测到客服未使用关键字时，在关键字基准分上进行减分计算，所述关键字质检模型输出的质检结果为关键字分值。
[0021]在一些实施例中，所述质检模型包括语速质检模型，将待质检文本输入至所述语速质检模型之后，包括如下步骤：
[0022]通过预先训练的语速质检模型对所述待质检文本进行语速是否正常分析；
[0023]当检测到用户出现语速异常时，在语速基准分上进行减分计算，所述语速质检模型输出的质检结果为语速分值。
[0024]在一些实施例中，所述质量评价算法包括第一质量评价算法，所述根据所述质检结果，采用预设的第一质量评价算法生成质量评价结果，包括步骤：
[0025]基于预设的各质检模型的质检结果与质量评价结果的映射关系，获得第一质量评价结果。
[0026]在一些实施例中，所述质量评价算法还包括第二质量评价算法，所述根据所述质检结果，采用预设的第二质量评价算法生成质量评价结果，还包括如下步骤：
[0027]根据所述第二质量评价算法获取各质检结果的权重；
[0028]将各质检结果与其相对应的权重相乘后求和，获得第一分数；
[0029]基于预设的第一分数与质量评价结果的映射关系，获得第二质量评价结果。
[0030]在一些实施例中，所述采用预设的质量评价算法生成质量评价结果之后，还包括如下步骤：
[0031]检测所述第一质量评价结果是否需要反馈用户；
[0032]检测所述第二质量评价结果是否需要反馈用户；
[0033]如果所述第一质量评价结果需要反馈用户或所述第二质量评价结果需要反馈用户，则向人工质检平台发送第一质量评价结果或第二质量评价结果，以使人工质检平台复核所述待测语音录音数据。
[0034]本专利技术实施例还提供一种语音质检系统，用于实现如上所述的语音质检方法，所述系统包括：
[0035]获取模块，用于响应于终端设备的请求，获取待测语音录音数据；
[0036]转换模块，用于将所述待测语音录音数据转换为待质检文本；
[0037]输入模块，用于将所述待质检文本输入至质检模型；
[0038]输出模块，用于输出质检模型的质检结果；
[0039]评价模块，用于根据所述质检结果，采用预设的质量评价算法生成质量评价结果。
[0040]本专利技术实施例还提供一种语音质检设备，包括：
[0041]处理器；
[0042]存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
[0043]其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如上所述的语音质检方法的步骤。
[0044]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的语音质检方法的步骤。
[0045]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
[0046]本专利技术的语音质检方法、系统、设备及存储介质具有如下有益效果：多维度分析客服语音质量，便于及时培训和纠正客服在语音服务中的不足，提高率语音质检的覆盖面，提高了质检效率，提高了客服服务水平。
附图说明
[0047]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
[0048]图1是本专利技术一实施例的语音质检方法的流程图；
[0049]图2是本专利技术一实施例的步骤S200的流程图；
[0050]图3是本专利技术一实施例的步骤S500的流程图；
[0051]图4是本专利技术一实施例的步骤S500之后的流程图；
[0052]图5是本专利技术一实施例的语音质检系统的结构示意图；
[0053]图6是本专利技术一实施例的语音质检设备的结构示意图；
[0054]图7是本专利技术一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0055]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
[0056]此外，附图仅为本公开的示意本文档来自技高网...

【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，包括如下步骤：响应于终端设备的请求，获取待测语音录音数据；将所述待测语音录音数据转换为待质检文本；将所述待质检文本输入至质检模型；输出质检模型的质检结果；根据所述质检结果，采用预设的质量评价算法生成质量评价结果。2.根据权利要求1所述的语音质检方法，其特征在于，所述将待测语音录音数据转换为待质检文本包括如下步骤：根据人声分离算法分离出所述待测语音录音数据的客服语音数据和客户语音数据；将所述客服语音数据输入至语音识别模型中转换为待质检文本。3.根据权利要求2所述的语音质检方法，其特征在于，所述质检模型包括情绪质检模型、关键字质检模型和语速质检模型中的一种或多种。4.根据权利要求3所述的语音质检方法，其特征在于，所述质检模型包括情绪质检模型，将待质检文本输入至所述情绪质检模型之后，包括如下步骤：通过预先训练的情绪识别模型对所述待质检文本进行情绪分析；当检测到客服情绪异常时，在情绪基准分上进行减分计算，所述情绪质检模型输出的质检结果为客服情绪分值。5.根据权利要求4所述的语音质检方法，其特征在于，所述质检模型包括关键字质检模型，将待质检文本输入至所述关键字质检模型之后，包括如下步骤：通过预先训练的关键字质检模型对所述待质检文本进行关键字是否缺失分析；当检测到客服未使用关键字时，在关键字基准分上进行减分计算，所述关键字质检模型输出的质检结果为关键字分值。6.根据权利要求5所述的语音质检方法，其特征在于，所述质检模型包括语速质检模型，将待质检文本输入至所述语速质检模型之后，包括如下步骤：通过预先训练的语速质检模型对所述待质检文本进行语速是否正常分析；当检测到用户出现语速异常时，在语速基准分上进行减分计算，所述语速质检模型输出的质检结果为语速分值。7.根据权利要求3所述的语音质检方法，其特征在于，所述质量评价算法包括第一质量评价算...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄帅帅，熊忠国，王长春，
申请(专利权)人：上海华客信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：