一种采用深度学习的语音外呼系统和方法技术方案

本发明专利技术适用于语音通信技术领域，尤其涉及一种采用深度学习的语音外呼系统和方法，所述方法包括：构建用户资料数据库，并获取用户基本资料信息；调取相应的用户订单完整资料信息，并对用户进行外呼；外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证；查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断；存储外呼交互过程，采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息。本发明专利技术在进行语音外呼之前，根据用户的基本资料信息调取与之相关的完整信息，根据用户的相关信息对用户进行身份验证，在验证完成后，与用户进行交互沟通，无需人工参与即可完成服务，避免了人工参与导致的不确定因素增加的问题，稳定性好，成本低。成本低。成本低。

【技术实现步骤摘要】
一种采用深度学习的语音外呼系统和方法


[0001]本专利技术属于语音通信
，尤其涉及一种采用深度学习的语音外呼系统和方法。

技术介绍

[0002]语音通话是通过语音并借助传输媒介的沟通方式。随着社会的发展，各种商家或者企业为了向外展示自己的产品，建立销售关系网，做好售前咨询工作、售后服务工作等，通常是设置大量的客服，来完成与客户之间的交流和沟通。
[0003]深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
[0004]无论是在服务行业还是商品销售行业，都需要在订单进行过程中与用户进行沟通，但是当前的语音沟通过程，主要是依赖人工完成的，客服人员需要记忆大量的相关资料才能够完成好服务，因此工作难度大，成本高。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种采用深度学习的语音外呼方法，旨在解决
技术介绍
第三部分中提出的问题。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种采用深度学习的语音外呼方法，所述方法包括：构建用户资料数据库，并获取用户基本资料信息，所述用户资料数据库中包括用户订单完整资料信息，所述用户基本资料信息至少包括用户身份信息以及用户联系方式信息；根据用户基本资料信息调取相应的用户订单完整资料信息，并对用户进行外呼；外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证；身份验证成功后基于用户反馈的语音信息查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断；存储外呼交互过程，并采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息，所述外呼交互纠偏信息用于在下一次与该用户进行外呼时对发声语音进行调整。
[0007]优选的，所述外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证的步骤，具体包括：外呼后，接收用户反馈信息，接收成功即视为外呼连接成功；发出提示语音，并基于用户基本资料信息查询用户订单完整资料信息，随机调取部分信息，生成身份验证信息；基于身份验证信息对用户进行提问，并根据用户答复信息进行验证。
[0008]优选的，所述身份验证成功后基于用户反馈的语音信息查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断的步骤，具体包括：
接收用户反馈的语音信息，进行语音识别，得到语音识别结果；根据语音识别结果查询用户订单完整资料信息，并生成待播报语音信息并进行播报；重复上述步骤，直至用户挂断电话或者接收到用户相应的断连回复信息。
[0009]优选的，所述存储外呼交互过程，并采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息的步骤，具体包括：对外呼交互过程进行全程录音，将用户反馈的语音信息进行收集；通过语音识别确定用户反馈的语音信息中包含的内容；基于本次语音外呼产生的内容，利用深度学习分析，确定语音信息与用户反馈之间的相关性，并生成外呼交互纠偏信息。
[0010]优选的，所述用户身份信息为用户的身份证件号码。
[0011]优选的，对用户进行基本身份信息验证时，若验证不通过，则转为人工服务。
[0012]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种采用深度学习的语音外呼系统，所述系统包括：信息获取模块，用于构建用户资料数据库，并获取用户基本资料信息，所述用户资料数据库中包括用户订单完整资料信息，所述用户基本资料信息至少包括用户身份信息以及用户联系方式信息；资料调取模块，用于根据用户基本资料信息调取相应的用户订单完整资料信息，并对用户进行外呼；身份验证模块，用于外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证；语音外呼模块，用于身份验证成功后基于用户反馈的语音信息查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断；语音纠偏模块，用于存储外呼交互过程，并采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息，所述外呼交互纠偏信息用于在下一次与该用户进行外呼时对发声语音进行调整。
[0013]优选的，所述身份验证模块包括：连接确认单元，用于外呼后，接收用户反馈信息，接收成功即视为外呼连接成功；验证信息生成单元，用于发出提示语音，并基于用户基本资料信息查询用户订单完整资料信息，随机调取部分信息，生成身份验证信息；提问验证单元，用于基于身份验证信息对用户进行提问，并根据用户答复信息进行验证。
[0014]优选的，所述语音外呼模块包括：语音接收单元，用于接收用户反馈的语音信息，进行语音识别，得到语音识别结果；语音播报单元，用于根据语音识别结果查询用户订单完整资料信息，并生成待播报语音信息并进行播报；语音结束确定单元，用于重复上述步骤，直至用户挂断电话或者接收到用户相应的断连回复信息。
[0015]优选的，所述语音纠偏模块包括：
数据采集单元，用于对外呼交互过程进行全程录音，将用户反馈的语音信息进行收集；语音分析单元，用于通过语音识别确定用户反馈的语音信息中包含的内容；主动纠偏单元，用于基于本次语音外呼产生的内容，利用深度学习分析，确定语音信息与用户反馈之间的相关性，并生成外呼交互纠偏信息。
[0016]本专利技术实施例提供的一种采用深度学习的语音外呼方法，在进行语音外呼之前，根据用户的基本资料信息调取与之相关的完整信息，进而在对用户进行外呼的过程中，根据用户的相关信息对用户进行身份验证，在验证完成后，与用户进行交互沟通，无需人工参与即可完成服务，避免了人工参与导致的不确定因素增加的问题，能够避免人工导致的意外情况发生，稳定性好，成本低。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种采用深度学习的语音外呼方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证的步骤的流程图；图3为本专利技术实施例提供的身份验证成功后基于用户反馈的语音信息查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断的步骤的流程图；图4为本专利技术实施例提供的存储外呼交互过程，并采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息的步骤的流程图；图5为本专利技术实施例提供的一种采用深度学习的语音外呼系统的架构图；图6为本专利技术实施例提供的一种身份验证模块的架构图；图7为本专利技术实施例提供的一种语音外呼模块的架构图；图8为本专利技术实施例提供的一种语音纠偏模块的架构图。
具体实施方式
[0018]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0019]可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
[0020]深度学习是学习样本数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用深度学习的语音外呼方法，其特征在于，所述方法包括：构建用户资料数据库，并获取用户基本资料信息，所述用户资料数据库中包括用户订单完整资料信息，所述用户基本资料信息至少包括用户身份信息以及用户联系方式信息；根据用户基本资料信息调取相应的用户订单完整资料信息，并对用户进行外呼；外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证；身份验证成功后基于用户反馈的语音信息查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断；存储外呼交互过程，并采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息，所述外呼交互纠偏信息用于在下一次与该用户进行外呼时对发声语音进行调整。2.根据权利要求1所述的采用深度学习的语音外呼方法，其特征在于，所述外呼连接成功后，对用户进行基本身份信息验证的步骤，具体包括：外呼后，接收用户反馈信息，接收成功即视为外呼连接成功；发出提示语音，并基于用户基本资料信息查询用户订单完整资料信息，随机调取部分信息，生成身份验证信息；基于身份验证信息对用户进行提问，并根据用户答复信息进行验证。3.根据权利要求1所述的采用深度学习的语音外呼方法，其特征在于，所述身份验证成功后基于用户反馈的语音信息查询用户订单完整资料信息，并回复用户，重复上述步骤，直至用户挂断的步骤，具体包括：接收用户反馈的语音信息，进行语音识别，得到语音识别结果；根据语音识别结果查询用户订单完整资料信息，并生成待播报语音信息并进行播报；重复上述步骤，直至用户挂断电话或者接收到用户相应的断连回复信息。4.根据权利要求1所述的采用深度学习的语音外呼方法，其特征在于，所述存储外呼交互过程，并采用深度学习进行分析，生成外呼交互纠偏信息的步骤，具体包括：对外呼交互过程进行全程录音，将用户反馈的语音信息进行收集；通过语音识别确定用户反馈的语音信息中包含的内容；基于本次语音外呼产生的内容，利用深度学习分析，确定语音信息与用户反馈之间的相关性，并生成外呼交互纠偏信息。5.根据权利要求1所述的采用深度学习的语音外呼方法，其特征在于，所述用户身份信息为用户的身份证件号码。6.根据权利要求1所述的采用深度学习的语音外呼方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟，
申请(专利权)人：北京资采信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：