【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音处理，尤其涉及一种ip电话语音数据检索方法及系统。
技术介绍
1、语音处理技术是人工智能和计算机科学领域的一个重要分支，专注于处理和分析声音、语音和音频数据。这个领域的主要目标是开发算法和系统，使计算机能够理解、生成和与人类语音进行交互。语音处理技术在自动语音识别、语音合成、声音分析、语音情感识别等方面有广泛的应用。
2、其中，ip电话语音数据检索方法是一种技术，用于有效地检索和分析通过ip电话系统进行的电话通话的语音数据。这些数据通常以音频文件的形式存储，包含了电话交互的语音内容。ip电话语音数据检索方法的主要目的是从大量的电话通话录音中提取有用的信息和见解。这包括识别关键词、主题、情感、客户需求等。通过分析这些数据，可以改善客户服务、市场研究、质量控制等方面的业务流程。该方法依赖于语音识别技术将语音内容转换为文本，然后利用自然语言处理技术对文本进行分析，同时需要有效地存储和索引大量的语音数据以支持快速检索和分析。机器学习和数据挖掘技术也常常被用来识别模式和趋势，以提供更深入的见解。通过这些手段，ip电话语音数据检索方法能够实现信息检索、分析和自动化决策支持等效果，从而提高业务效率和决策质量。
3、传统方法通常需要对通信基础设施进行大量的改动或升级，这不仅增加了部署的难度，还可能引发与现有系统的兼容性问题。大多数的现有系统使用通用的语音识别模型，这导致在特定的场景下，如客服或咨询，其识别率和响应速度可能不尽如人意。许多传统的电话机器人系统未能充分利用深度学习等前沿技术，从而限制了其在语
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种ip电话语音数据检索方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种ip电话语音数据检索方法，包括以下步骤：
3、s1：接入电话线进行电话机器人系统的构建，使用ui级接口，生成电话机器人系统；
4、s2：基于所述电话机器人系统，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型；
5、s3：基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译系统；
6、s4：基于所述机器翻译系统，应用q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话系统；
7、s5：基于所述自适应对话系统，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过bert模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
8、s6：基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注系统。
9、作为本专利技术的进一步方案，接入电话线进行电话机器人系统的构建，使用ui级接口，生成电话机器人系统的步骤具体为：
10、s101：基于电话线接口，使用adsl调制解调器，建立数据接入模块；
11、s102：基于所述数据接入模块的输出，采用数字信号处理技术，使用傅立叶变换算法进行信号处理和分析，生成信号处理模块；
12、s103：基于所述信号处理模块的输出，采用mvc设计模式创建交互接口，以此实现ui级接口；
13、s104：将所述信号处理模块的处理结果与ui级接口进行整合，使用集成算法确保信息有机融入ui界面，实现交互逻辑，构建电话机器人系统。
14、作为本专利技术的进一步方案，基于所述电话机器人系统，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型的步骤具体为：
15、s201：从所述电话机器人系统中抽取语音，得到原始语音数据；
16、s202：基于所述原始语音数据，采用谱减法算法，提高语音质量，获得清晰化语音数据；
17、s203：基于所述清晰化语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，生成初步语音转文本结果；
18、s204：基于所述初步语音转文本结果，采用n-gram模型，进行文本修正，获得优化后的深度学习模型。
19、作为本专利技术的进一步方案，基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译系统的步骤具体为：
20、s301：从所述优化后的深度学习模型中抽取文本，得到文本输入数据；
21、s302：基于所述文本输入数据，采用结巴分词技术，进行文本分割，形成预处理文本数据；
22、s303：基于所述预处理文本数据，采用长短时记忆网络的序列到序列模型，进行翻译，得到初步翻译输出；
23、s304：基于所述初步翻译输出，采用贝叶斯网络技术，进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译系统。
24、作为本专利技术的进一步方案，基于所述机器翻译系统，应用q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话系统的步骤具体为：
25、s401：从所述机器翻译系统中提取对话历史数据，建立对话历史数据集；
26、s402：基于所述对话历史数据集，采用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法，模拟对话场景，产生模拟对话结果；
27、s403：基于所述模拟对话结果，采用q学习算法进行策略迭代与优化，形成优化的策略模型；
28、s404：基于所述优化的策略模型，整合机器翻译系统，进行策略应用与验证，获得自适应对话系统。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述自适应对话系统，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过bert模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎的步骤具体为：
30、s501：从所述自适应对话系统中抽取语言特征，得到语言特征集；
31、s502：基于所述语言特征集，利用知识图谱技术，构建语义关联网络，产生语义关联图谱；
32、s503：基于所述语义关联图谱，利用bert模型，进行深度语义匹配，获得语义匹配模型；
33、s504：基于所述语义匹配模型，整合自然语言处理技术，进行搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎。
34、作为本专利技术的进一步方案，基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注系统的步骤具体为：
35、s601：从所述语义搜索与推荐引擎中抽取文本内容，得到文本数据集；
36、s602：基于所述文本数据集本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种IP电话语音数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，接入电话线进行电话机器人系统的构建，使用UI级接口，生成电话机器人系统的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述电话机器人系统，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译系统的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述机器翻译系统，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话系统的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述自适应对话系统，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜
7.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注系统的步骤具体为：
8.一种IP电话语音数据检索系统，其特征在于，所述IP电话语音数据检索系统用于执行权利要求1-7任一所述的IP电话语音数据检索方法，所述IP电话语音数据检索系统包括电话接入模块、深度学习语音识别模块、跨语言翻译模块、对话策略优化模块、语义关联模块、语义搜索与推荐模块、关键词与主题标注模块。
9.根据权利要求8所述的IP电话语音数据检索系统，其特征在于，所述电话接入模块选择电话线接口，进行硬件连接，使用数字信号处理技术进行信号转换，并采用MVC设计模式建立用户界面，生成电话机器人系统；
10.根据权利要求8所述的IP电话语音数据检索系统，其特征在于，所述电话接入模块包括物理连接子模块、信号处理子模块、交互接口子模块、信号I/O子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种ip电话语音数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的ip电话语音数据检索方法，其特征在于，接入电话线进行电话机器人系统的构建，使用ui级接口，生成电话机器人系统的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的ip电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述电话机器人系统，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的ip电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译系统的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的ip电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述机器翻译系统，应用q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话系统的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的ip电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述自适应对话系统，采用知识图谱技术与自然语...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋英良，张湘涛，薛广瀚，
申请(专利权)人：广州市图之灵计算机技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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