【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种语音来源判责方法、一种语音来源判责装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在网约车行业中，司机态度问题的治理和恶意取消订单问题的管控，对于提供良好的使用体验和提高司机的服务质量非常重要。为了准确判定责任，客服判责人员可以通过分析司乘通话来进行判定。因此，司乘通话是一个非常有价值的数据来源。
2、然而，直接对双声道音频进行语音识别可能导致人物角色信息丢失的问题，这使得使用者无法准确判断当前的文本内容是呼叫人还是被呼叫人说的，从而不利于提高判责效率和解决判责问题。
3、使用其他基于深度学习的模型(如说话人日志模型)来解决这个问题存在以下问题：模型参数量较大，额外的部署成本较高；单一的模型无法解决问题，需要组合其他模型来使用；说话人日志等模型也无法保证较高的准确性。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种语音来源判责方法、相应的一种语音来源判...
【技术保护点】
1.一种语音来源判责方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标音频中不同声道的音频的语音来源不同，所述对目标音频进行处理，得到按照时序排列的多个语音片段，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述不同声道的音频，确定按照时序排列的多个初始语音片段的开始结束时间和标识语音来源的第一标签，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述按照时序排列的多个语音片段，生成由所述语音片段对应的文本片段组成的文本集合包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种语音来源判责方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标音频中不同声道的音频的语音来源不同，所述对目标音频进行处理，得到按照时序排列的多个语音片段，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述不同声道的音频，确定按照时序排列的多个初始语音片段的开始结束时间和标识语音来源的第一标签，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述按照时序排列的多个语音片段，生成由所述语音片段对应的文本片段组成的文本集合包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于判责分类模型，根据所述文本集合，确定语音来源的判责结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本集合中的标识所述语音来源的第...
【专利技术属性】
技术研发人员：王昌辉，孙世杰，陈炜，谢奔，尚群凯，
申请(专利权)人：南京领行科技股份有限公司，
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。