[发明专利]一种基于智能语音技术的话务数据分析方法

说明书

本发明提供了一种基于智能语音技术的话务数据分析方法，包括以下步骤：A、从电话录音平台下载录音数据文件，利用语音转写平台将该录音数据文件转写为文本内容；B、将所述文本内容进行句子切分，并计算每个句子的句向量；C、基于标准化句向量模型对所述每个句子的句向量进行标准化训练，输出对应的标准化句子；D、将所述标准化句子进行关键词提取，并根据提取的关键词生成话务数据分析报表。本发明通过构建语音识别模型和标准化句向量模型，以对呼叫中心的录音数据进行语音转写生成文本内容，通过对生成的文本内容进行标准化转换，并进行关键词提取，以得到话务数据分析报表，从而及时发现服务过程中的问题和用户诉求。

技术领域

本发明涉及信息分析技术领域，特别涉及一种基于智能语音技术的话务数据分析方法。

背景技术

随着移动通信技术的发展，客服呼叫中心作为运营平台与用户之间的桥梁起着至关重要的作用。近年来，智能语音技术产业规模在全球用户需求拉动、国家战略指导和企业竞争等多重因素驱动下实现了快速和持续的增长，在移动互联网、智能家居、汽车电子、金融支付、在线教育及医疗等领域应用不断深入。在海量数据和深度学习的推动下，语音识别、语音合成、声纹识别等智能语音技术，日趋成熟，开始进入实用化的阶段。

国家电网95598呼叫中心作为国家电网公司与用户之间的重要桥梁，通过采用目前国际主流的DNN(深度神经网络)和HMM(隐马尔可夫模型)的方法训练的中文语音识别技术，能够适用不同年龄、不同地域、不同人群、不同信道、不同终端和不同噪声环境的应用环境，同时利用国家电网95598呼叫中心积累的海量语音语料和文本语料来进行模型的定制化训练，建立高可用及高识别率的语音转写及分析平台，极大改善了现有技术中语音识别和转写不清楚、不准确的缺陷，降低语音识别错误率。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于智能语音技术的话务数据分析方法，通过利用国家电网95598呼叫中心积累的海量语音语料和文本语料分别构建语音识别模型和标准化句向量模型，以对呼叫中心的录音数据进行语音转写生成文本内容，通过对生成的文本内容进行标准化转换，从而利用设置的关键词规则进行关键词提取，以得到话务数据分析报表，从而及时发现服务过程中的问题和用户诉求，以把握客服全局，针对性的改善、培训、提升用户满意度和忠诚度。

本发明采用的技术方案为，一种基于智能语音技术的话务数据分析方法，包括以下步骤：

A、从电话录音平台下载录音数据文件，利用语音转写平台将该录音数据文件转写为文本内容；

B、将所述文本内容进行句子切分，并计算每个句子的句向量；

C、基于标准化句向量模型对所述每个句子的句向量进行标准化训练，输出对应的标准化句子；

D、将所述标准化句子进行关键词提取，并根据提取的关键词生成话务数据分析报表。

进一步改进，所述步骤A之前还包括：

将语料库中的各句子样本进行句向量计算，得到句向量样本集合；

将所述句向量样本集合中的每个句向量样本进行相似性计算；

利用神经网络算法对符合相似性阈值的复数个句向量进行标准化训练，建立标准化句向量模型。

其中，所述步骤C包括：

将所述每个句子的句向量与所述句向量样本集合中的各句向量样本进行相似性计算；

分别选择符合与该每个句子的句向量相似性阈值的句向量样本所对应的标准化句向量模型，对该每个句子的句向量进行标准化训练；

将训练生成的每个句子的标准句向量进行转化，输出对应的标准化句子。

进一步改进，所述步骤C之后还包括：