基于语音指标分析与声纹比对的智能培训系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种融合三层JSON动态解析与声纹实时比对的智能培训系统及方法，通过特征层卷积神经网络提取声纹特征并计算语速波动率/攻击性指数，生成动态权重驱动的三维题库。系统采用Tacotron2+WaveGlow模型实现数字人对练，通过141维声纹特征向量全程比对防止代练（误识率≤0.05%），并通过多模态评估公式SS=0.3EE+0.25CC+0.2LL+0.15KK+0.1TT形成“声纹验证‑培训‑评估‑策略优化”完整闭环。某金融集团实测显示，新人上岗周期缩短42.8%，禁止性话术发生率下降65.6%，高压客户协商成功率提升64%。本发明专利技术突破传统培训的个性化与真实性瓶颈，适用于高要求沟通技能培训场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能、语音处理及生物特征识别领域，具体为一种通过语音指标分析驱动个性化培训，并融合声纹比对技术防止代练替考，形成 “数据 - 培训 - 评估 -画像” 数字闭环的系统及方法，适用于客服、催收等对培训真实性要求高的沟通技能培训场景。

技术介绍

1、传统培训系统存在三大核心缺陷：

2、1.个性化不足：如现有专利公开的客服培训系统仅能基于固定话术库培训，无法根据员工语音指标动态调整内容；

3、2.评估粗放：系统仅通过完成度打分，缺乏声纹、语义等多模态评估；

4、3.真实性缺失：缺乏有效的身份验证机制，存在代练、替考等行为，导致培训效果失真。

5、与现有技术对比：

6、 技术维度 现有技术（专利号） 本专利技术创新点 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于三层 JSON 解析与声纹比对的智能培训系统，其特征在于包括：

2. 根据权利要求 1 所述的系统，其特征在于，三层 JSON 结构中基础层采样率≥16kHz，声纹特征提取采用 13 维梅尔频率倒谱系数与 128 维深度特征融合算法。

3. 根据权利要求 1 所述的系统，其特征在于：所述声纹比对模块的误识率≤0.05%，比对延迟≤200 毫秒，满足 GB/T 38540-2020 三级安全要求。

4. 根据权利要求 1 所述的系统，其特征在于：所述动态题库引擎的响应时间≤300毫秒，个性化题库与决策层标签的匹配准确率≥90%。

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【技术特征摘要】

1.一种基于三层 json 解析与声纹比对的智能培训系统，其特征在于包括：

2. 根据权利要求 1 所述的系统，其特征在于，三层 json 结构中基础层采样率≥16khz，声纹特征提取采用 13 维梅尔频率倒谱系数与 128 维深度特征融合算法。

3. 根据权利要求 1 所述的系统，其特征在于：所述声纹比对模块的误识率≤0.05%，比对延迟≤200 毫秒...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽延，谢光华，乔含，
申请(专利权)人：广州言数智澜科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：