[发明专利]语音类别的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请提供了一种语音类别的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述识别方法包括：将获取到的待识别语音转换为相应的待识别语句；确定所述待识别语句在每个特征维度下对应的语句特征；基于确定出的多个所述语句特征，构建所述待识别语音的多维特征矩阵；将所述多维特征矩阵输入至训练好的分类模型中，确定出所述待识别语音所属类别。这样，在确定待识别语音的所属类别时，可以充分利用待识别语音在每个特征维度下的特征，使得表征待识别语音的特征更加丰富，有助于提高待识别语音的类别识别结果的准确性，从而可以根据待识别语音的类别更加准确地确定出客户的呼入目的。

技术领域

本申请涉及文本处理技术领域，尤其是涉及一种语音类别的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展，人们生活水平的逐渐提高，企业为了保证自己的服务质量，会为人们提供相应的咨询以及投诉等服务，通常情况下用户可以通过致电的方式来咨询自己想要询问的问题。但是，随着一个企业的逐渐发展，企业客户的数量逐渐增多，以致电方式进行咨询的用户也就越来越多。

目前，当客户拨打电话咨询时，为了减少人工成本，通常会利用自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术代替客服服务，解答客户提出的相关问题，NLP技术是通过从客户的语音中识别出关键词信息来确定用户的呼入目的，但是经常会因为客户的发音不准确，而无法准确地识别出客户的呼入目的。因此，如何准确地确定出客户的呼入目的，将客户快速、准确导航到对应自助服务流程中，成为了亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种语音类别的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以充分利用待识别语音在每个特征维度下的特征，使得表征待识别语音的特征更加丰富，有助于提高待识别语音的类别识别结果的准确性，从而可以根据待识别语音的类别更加准确地确定出客户的呼入目的。

本申请实施例提供了一种语音类别的识别方法，所述识别方法包括：

将获取到的待识别语音转换为相应的待识别语句；

确定所述待识别语句在每个特征维度下对应的语句特征；

基于确定出的多个所述语句特征，构建所述待识别语音的多维特征矩阵；

将所述多维特征矩阵输入至训练好的分类模型中，确定出所述待识别语音所属类别。

进一步的，所述基于确定出的多个所述语句特征，构建所述待识别语音的多维特征矩阵，包括：

将确定出的每个语句特征转换为相应的语句特征向量；

将得到的多个语句特征向量按照每两个语句特征之间的关联关系，构建所述待识别语句对应的多维特征矩阵。

进一步的，通过以下步骤训练所述分类模型：

获取多个样本识别语音，以及每个样本识别语音对应的真实类别标签；

针对于每个样本识别语音，将所述样本识别语音转换为相应的样本识别语句；

确定所述样本识别语句在每个特征维度下对应的样本特征；

基于确定出的多个样本特征，构建所述样本识别语音的多维样本矩阵；

将每个样本识别语音的多维样本矩阵作为输入特征，将每个样本识别语音对应的真实类别标签作为输出特征，训练构建好的卷积神经网络，得到训练好的分类模型。

进一步的，所述将每个样本识别语音的多维样本矩阵作为输入特征，将每个样本识别语音对应的真实类别标签作为输出特征，训练构建好的卷积神经网络，得到训练好的分类模型，包括：

将每个样本识别语音的多维样本矩阵输入至构建好的卷积神经网络中，得到每个样本识别语音的预测类别标签；