【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通话，具体而言，涉及一种外呼来电的处理方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，智能助手功能逐渐成为智能手机的标配，用于忙时代替机主接听电话。然而，这也给企业带来了一系列资源浪费的问题。智能外呼资源包括外呼系统的语音通道、企业花费的电话费用以及服务器运行费用等。当外呼对象为智能助手时，这些资源将无法产生实际效果，增加了企业的运营成本。
2、即现有方案对于外呼对象是智能助手的来电没有对应的解决措施，从而造成运营成本较高。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种外呼来电的处理方法、装置、存储介质和电子设备，以至少解决现有方案对于外呼对象是智能助手的来电没有对应的解决措施，从而造成运营成本较高的问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种外呼来电的处理方法，该方法包括：
3、接收来电通话终端发送的语音，得到第一语音数据，并采用声纹识别技术，根据所述第一语音数据，确定所述来电通话终端的发声者为真实的人，或者为智能助手；
4、在确定所述来电通话终端的发声者为所述智能助手的情况下，将目标问题发送至所述来电通话终端，并接收所述来电通话终端发送的回复语音，得到第二语音数据，所述目标问题为用于验证所述智能助手的类型的问题；
5、采用神经网络模型技术，对所述第二语音数据进行识别处理，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，并根据所述来电通话终端的智能助手的类型，执行以下之一：
6、可选地，所述智能助手的类型包括第一类型、第二类型和第三类型，所述第一类型为防扰型，所述第二类型为可转接型，所述第三类型为记录型，根据所述来电通话终端的智能助手的类型，执行以下之一：挂断与所述来电通话终端的通话、转接至目标通话终端、生成概括回复语音并发送所述概括回复语音至所述来电通话终端，包括：在所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第一类型的情况下，挂断与所述来电通话终端的通话；在所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第二类型的情况下，转接至所述目标通话终端；在所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第三类型的情况下，生成所述概括回复语音并发送所述概括回复语音至所述来电通话终端。
7、可选地，所述智能助手的类型包括第一类型、第二类型和第三类型，所述第一类型为防扰型，所述第二类型为可转接型，所述第三类型为记录型，采用神经网络模型技术，对所述第二语音数据进行识别处理，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，包括：采用类型识别模型，对所述第二语音数据进行处理，分别得到第一置信度、第二置信度和第三置信度，其中，所述第一置信度为所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第一类型的置信度，所述第二置信度为所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第二类型的置信度，所述第三置信度为所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第三类型的置信度，所述类型识别模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的：语音数据以及与所述语音数据对应的各所述智能助手的类型的置信度；根据所述第一置信度、所述第二置信度和所述第三置信度，确定所述来电通话终端的智能助手的类型。
8、可选地，根据所述第一置信度、所述第二置信度和所述第三置信度，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，包括：在所述第一置信度大于所述第二置信度，且所述第一置信度大于所述第三置信度的情况下，确定所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第一类型；在所述第二置信度大于所述第一置信度，且所述第二置信度大于所述第三置信度的情况下，确定所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第二类型；在所述第三置信度大于所述第一置信度，且所述第三置信度大于所述第二置信度的情况下，确定所述来电通话终端的智能助手的类型为所述第三类型。
9、可选地，在接收来电通话终端发送的语音，得到第一语音数据之前，所述方法还包括：构建智能助手声纹库，所述智能助手声纹库存储有多个智能助手的声纹；
10、采用声纹识别技术，根据所述第一语音数据，确定所述来电通话终端的发声者为真实的人，或者为智能助手，包括：对所述第一语音数据进行声纹提取，得到至少一个待测试声纹；在所述智能助手声纹库至少存在一个与所述待测试声纹相同的所述智能助手的声纹的情况下，确定所述来电通话终端的发声者为智能助手；在所述智能助手声纹库不存在与所述待测试声纹相同的所述智能助手的声纹的情况下，确定所述来电通话终端的发声者为真实的人。
11、可选地，转接至所述目标通话终端，包括：对第一语音数据进行文本转换处理，得到文本数据；对所述文本数据进行特征提取处理，得到目标电话号码；转接至与所述目标电话号码对应的所述目标通话终端。
12、可选地，生成概括回复语音，包括：对第一语音数据进行文本转换处理，得到文本数据；对所述文本数据进行特征提取处理，得到所述来电通话终端的发声者的问题语句；生成与所述问题语句对应的所述概括回复语音。
13、根据本申请的另一方面，提供了一种外呼来电的处理装置，该装置包括：
14、接收单元，用于接收来电通话终端发送的语音，得到第一语音数据，并采用声纹识别技术，根据所述第一语音数据，确定所述来电通话终端的发声者为真实的人，或者为智能助手；
15、第一处理单元，用于在确定所述来电通话终端的发声者为所述智能助手的情况下，将目标问题发送至所述来电通话终端，并接收所述来电通话终端发送的回复语音，得到第二语音数据，所述目标问题为用于验证所述智能助手的类型的问题；
16、第二处理单元，用于采用神经网络模型技术，对所述第二语音数据进行识别处理，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，并根据所述来电通话终端的智能助手的类型，执行以下之一：挂断与所述来电通话终端的通话、转接至目标通话终端、生成概括回复语音并发送所述概括回复语音至所述来电通话终端，所述目标通话终端为所述来电通话终端的发声者想要转接到的通话终端，所述概括回复语音为对所述来电通话终端的发声者在所述第一语音数据中的问题的回复的语音。
17、根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的外呼来电的处理方法。
18、根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的外呼来电的处理方法。
19、应用本申请的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种外呼来电的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能助手的类型包括第一类型、第二类型和第三类型，所述第一类型为防扰型，所述第二类型为可转接型，所述第三类型为记录型，根据所述来电通话终端的智能助手的类型，执行以下之一：挂断与所述来电通话终端的通话、转接至目标通话终端、生成概括回复语音并发送所述概括回复语音至所述来电通话终端，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能助手的类型包括第一类型、第二类型和第三类型，所述第一类型为防扰型，所述第二类型为可转接型，所述第三类型为记录型，采用神经网络模型技术，对所述第二语音数据进行识别处理，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一置信度、所述第二置信度和所述第三置信度，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，转接至所述目标通话终端，包括：
7.根据权利
8.一种外呼来电的处理装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的外呼来电的处理方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至7中任意一项所述的外呼来电的处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种外呼来电的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能助手的类型包括第一类型、第二类型和第三类型，所述第一类型为防扰型，所述第二类型为可转接型，所述第三类型为记录型，根据所述来电通话终端的智能助手的类型，执行以下之一：挂断与所述来电通话终端的通话、转接至目标通话终端、生成概括回复语音并发送所述概括回复语音至所述来电通话终端，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能助手的类型包括第一类型、第二类型和第三类型，所述第一类型为防扰型，所述第二类型为可转接型，所述第三类型为记录型，采用神经网络模型技术，对所述第二语音数据进行识别处理，确定所述来电通话终端的智能助手的类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一置信度、所述第二置信度和所述第三置信度，确定所述来电通话终端的智...
【专利技术属性】
技术研发人员：李成，梁寿愚，姚森敬，赵必美，敖榜，董召杰，刘懋，吴石松，姜诚，卢志良，任正国，郭尧，杨伟，王鹏凯，郑桦，陈骞，陈元峰，
申请(专利权)人：南方电网人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。