本申请涉及一种业务执行方法、装置、计算机设备及其存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取用户输入的包含目标业务功能的用户语音，目标业务功能为业务系统中的至少一种可选业务功能；通过隐马尔可夫HMM模型，从用户语音中提取目标业务功能的功能语音片段；HMM模型根据业务系统所支持的各可选业务功能的功能语音数据训练得到；解析功能语音片段对应的至少一种待执行业务；获取各待执行业务对应的目标业务链路，并基于目标业务链路执行各待执行业务。本申请无需用户耗费大量时间学习系统中各功能的触发方法，减少用户的时间消耗。消耗。消耗。
【技术实现步骤摘要】
业务执行方法、装置、计算机设备及其存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种业务执行方法、装置、计算机设备及其存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术不断发展，系统的功能也愈加丰富与完善。并且，随着系统中各功能的不断更新与迭代，在通过系统执行业务时，所需要消耗的人工成本也越来越低。
[0003]但是，随着系统功能的不断增加，系统的操作也愈加繁琐，当用户想要执行系统中的某项业务时，需要消耗一定的时间人工学习该系统中的各功能的触发方法，防止在操作系统时触发错误的功能，因此，用户在学习系统中各功能的触发方法时会消耗工作人员大量的时间。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少用户学习系统中各项功能触发方法时间的业务执行方法、装置、计算机设备及其存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种业务执行方法。该方法包括：
[0006]获取用户输入的包含目标业务功能的用户语音，目标业务功能为业务系统中的至少一种可选业务功能；
[0007]通过隐马尔可夫HMM模型，从用户语音中提取目标业务功能的功能语音片段；HMM模型根据业务系统所支持的各可选业务功能的功能语音数据训练得到；
[0008]解析功能语音片段对应的至少一种待执行业务；
[0009]获取各待执行业务对应的目标业务链路，并基于目标业务链路执行各待执行业务。
[0010]在其中一个实施例中，解析功能语音片段对应的至少一种待执行业务，包括：
[0011]解析功能语音片段对应的文本数据；
[0012]对功能语音片段对应的文本数据进行量化处理，得到功能语音片段的文本词向量；
[0013]通过支持向量机SVM模型，对文本词向量进行特征解析，得到目标业务功能对应的至少一种待执行业务；其中，SVM模型根据业务系统所支持的各可选业务功能的文本数据训练得到。
[0014]在其中一个实施例中，，通过HMM模型，从用户语音中提取目标业务功能的功能语音片段，包括：
[0015]对用户语音进行语音分段处理，得到至少两个子语音片段；
[0016]通过HMM模型的特征提取网络，提取各子语音片段的特征值，并通过HMM模型的功能预测网络，根据各子语音片段的特征值和可选业务功能对应的功能特征取值区间，确定各子语音片段属于可选业务功能的概率；
[0017]根据各子语音片段，以及各子语音片段属于可选业务功能的概率，确定目标业务功能的功能语音片段。
[0018]在其中一个实施例中，HMM模型的训练过程，包括：
[0019]对业务系统所支持的各可选业务功能的语音数据进行降噪处理，得到降噪处理后的样本语音；
[0020]通过HMM模型的特征提取网络，提取样本语音的特征值；
[0021]根据样本语音的特征值与功能特征取值区间之间的关系，调整HMM模型的特征提取网络的模型参数。
[0022]在其中一个实施例中，若用户语音中包含的目标业务功能的数量为至少两个，则获取各待执行业务对应的目标业务链路，包括：
[0023]基于各待执行业务，从历史链路数据库中筛选各待执行业务对应的子业务链路；
[0024]基于用户语音，确定各待执行业务的执行顺序；
[0025]根据各待执行业务的执行顺序，对各待执行业务对应的子业务链路进行组合，得到各待执行业务对应的目标业务链路。
[0026]在其中一个实施例中，基于各待执行业务，从历史链路数据库中筛选各待执行业务对应的子业务链路，包括：
[0027]从历史链路数据库中，筛选各待执行业务关联的候选业务链路，并确定待执行业务与候选业务链路之间的最大匹配度；
[0028]判断最大匹配度是否小于匹配度阈值；
[0029]若是，则向用户展示候选业务链路；
[0030]获取用户从候选业务链路中选择的各待执行业务对应的子业务链路。
[0031]在其中一个实施例中，基于目标业务链路执行各待执行业务，包括：
[0032]基于目标业务链路，输出待执行业务对应的操作指引；
[0033]接收用户基于操作指引，触发的待执行业务的执行指令，并响应执行指令执行各待执行任务。
[0034]在其中一个实施例中，还包括：
[0035]若检测到用户触发的待执行业务的执行指令与操作指引不一致，则获取执行指令对应的实际业务链路，并基于实际业务链路和待执行业务，更新历史链路数据库。
[0036]第二方面，本申请还提供了一种业务执行装置。该装置包括：
[0037]第一获取模块，用于获取用户输入的包含目标业务功能的用户语音，目标业务功能为业务系统中的至少一种可选业务功能；
[0038]提取模块，用于通过隐马尔可夫HMM模型，从用户语音中提取目标业务功能的功能语音片段；HMM模型根据业务系统所支持的各可选业务功能的功能语音数据训练得到；
[0039]解析模块，用于解析功能语音片段对应的至少一种待执行业务；
[0040]第二获取模块，用于获取各待执行业务对应的目标业务链路，并基于目标业务链路执行各待执行业务。
[0041]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面任一实施例的业务执行方法。
[0042]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一实施例的业务执行方法。
[0043]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一实施例的业务执行方法。
[0044]上述业务执行方法、装置、计算机设备及其存储介质，通过将获取的用户语音输入HMM模型，得到用户语音中的功能语音片段，并解析中功能语音片段对应的至少一种待执行业务，根据各待执行业务对应的目标业务链路，执行各待执行业务；由于上述过程中用户仅需要进行语音输入，因此，在执行待执行业务之前，无需用户耗费大量时间学习系统中各功能的触发方法，减少用户的时间消耗；并且，在执行各待执行业务时，是以各待执行业务对应的目标业务链路为基础，因此，保证了在根据用户语音执行各待执行业务时，不会出现系统触发错误功能的情况，提高了在执行各待执行业务的过程中操作的准确性。
附图说明
[0045]图1为本申请实施例提供的一种业务执行方法的应用环境图；
[0046]图2为本申请实施例提供的一种业务执行方法的流程图；
[0047]图3为本申请实施例提供的一种解析待执行业务的流程图；
[0048]图4为本申请实施例提供的一种提取功能语音片段的流程图；
[0049]图5为本申请实施例提供的一种获取目标业务链路的流程图；
[0050]图6为本申请实施例提本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务执行方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入的包含目标业务功能的用户语音，所述目标业务功能为业务系统中的至少一种可选业务功能；通过隐马尔可夫HMM模型，从所述用户语音中提取所述目标业务功能的功能语音片段；所述HMM模型根据所述业务系统所支持的各可选业务功能的功能语音数据训练得到；解析所述功能语音片段对应的至少一种待执行业务；获取各所述待执行业务对应的目标业务链路，并基于所述目标业务链路执行各所述待执行业务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述功能语音片段对应的至少一种待执行业务，包括：解析所述功能语音片段对应的文本数据；对所述功能语音片段对应的文本数据进行量化处理，得到所述功能语音片段的文本词向量；通过支持向量机SVM模型，对所述文本词向量进行特征解析，得到所述目标业务功能对应的至少一种待执行业务；其中，所述SVM模型根据所述业务系统所支持的各可选业务功能的文本数据训练得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过HMM模型，从所述用户语音中提取所述目标业务功能的功能语音片段，包括：对所述用户语音进行语音分段处理，得到至少两个子语音片段；通过HMM模型的特征提取网络，提取各子语音片段的特征值，并通过HMM模型的功能预测网络，根据所述各子语音片段的特征值和可选业务功能对应的功能特征取值区间，确定所述各子语音片段属于所述可选业务功能的概率；根据各子语音片段，以及各子语音片段属于所述可选业务功能的概率，确定所述目标业务功能的功能语音片段。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述HMM模型的训练过程，包括：对所述业务系统所支持的各可选业务功能的语音数据进行降噪处理，得到降噪处理后的样本语音；通过HMM模型的特征提取网络，提取样本语音的特征值；根据所述样本语音的特征值与所述功能特征取值区间之间的关系，调整所述HMM模型的特征提取网络的模型参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述用户语音中包含的目标业务功能的数量为至少两个，则所述获取各所述待执行业务对应的目标业务链路，包括：基于各所述待执行业务，从历史链路数据库中筛选各所述待执行业务对应的子业务链路；基于所述用户语音，确定各所述待执行业务的执行顺序...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏从猛，李渊苑，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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