[发明专利]电话随访语音识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种电话随访语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：

为患者推送随访问题，并回收患者针对各随访问题的语音答案信息；其中，

所述随访问题包括以下问题类型：固定选项问题和开放回答问题；

根据预设语音识别算法对患者的语音答案信息进行识别，获得对应的文本答案信息；所述文本答案信息包括多个语音相近的模糊答案；

对当前随访问题的问题类型进行判断；

根据问题类型判断结果，选择当前随访问题对应的纠偏模型；

根据所选择的纠偏模型，将当前随访问题对应的多个模糊答案处理为对应纠偏模型适用的输入数据，并导入所选择的纠偏模型，筛选出与当前随访问题关联性最高的模糊答案作为准确答案；其中，

预设纠偏模型包括：针对固定选项问题的纠偏模型，包括近音错误纠偏模型、近形错误纠偏模型和近义错误纠偏模型；以及针对开放回答问题的纠偏模型，包括语义关联bert系模型；其中，

所述语义关联bert系模型基于transformer的bert系模型实现；所述语义关联bert系模型的输入数据为：对应随访问题文本，以及模糊答案的读音拼音加音调；

输出包含各随访问题及各随访问题对应的准确答案的随访结果报告。

2.根据权利要求1所述的电话随访语音识别方法，其特征在于，所述根据所选择的纠偏模型，将当前随访问题对应的多个模糊答案处理为对应纠偏模型适用的输入数据，并导入所选择的纠偏模型，筛选出与当前随访问题关联性最高的模糊答案作为准确答案，包括：

若随访问题为固定选项问题，且该随访问题对应的模糊答案存在多种错误类型，则按照近音错误纠偏模型、近形错误纠偏模型和近义错误纠偏模型的先后顺序对该随访问题对应的模糊答案进行逐一纠偏。

3.根据权利要求1所述的电话随访语音识别方法，其特征在于，所述根据所选择的纠偏模型，将当前随访问题对应的多个模糊答案处理为对应纠偏模型适用的输入数据，并导入所选择的纠偏模型，包括：

所述近音错误纠偏模型的输入数据为：模糊答案的读音拼音加音调；其中，四个音调对应表示为1、2、3、4；所述音调设定在对应拼音字母后面；

所述近形错误纠偏模型的输入数据为：模糊答案文本的对应映射向量；

所述近义错误纠偏模型的输入数据为：模糊答案文本的拆解文本。

4.根据权利要求3所述的电话随访语音识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建预设纠偏模型，包括：

获取现有相关数据和历史随访数据作为训练样本，根据预设规则训练获得对应的预设纠偏模型；其中，

近音错误纠偏模型和近形错误纠偏模型基于余弦相似性规则实现。

5.一种电话随访语音识别装置，其特征在于，所述装置包括：

推送模块，用于将随访问题推送给用户端；其中，

所述随访问题包括以下问题类型：固定选项问题和开放回答问题；

采集模块，用于回收患者针对各随访问题的语音答案信息；

处理模块，用于根据预设语音识别算法对患者的语音答案信息进行识别，获得对应的文本答案信息；所述文本答案信息包括多个语音相近的模糊答案；

纠偏模块，用于：

对当前随访问题的问题类型进行判断；

根据问题类型判断结果，选择当前随访问题对应的纠偏模型；

根据所选择的纠偏模型，将当前随访问题对应的多个模糊答案处理为对应纠偏模型适用的输入数据，并导入所选择的纠偏模型，筛选出与当前随访问题关联性最高的模糊答案作为准确答案；其中，

预设纠偏模型包括：针对固定选项问题的纠偏模型，包括近音错误纠偏模型、近形错误纠偏模型和近义错误纠偏模型；以及针对开放回答问题的纠偏模型，包括语义关联bert系模型；其中，

所述语义关联bert系模型基于transformer的bert系模型实现；所述语义关联bert系模型的输入数据为：对应随访问题文本，以及模糊答案的读音拼音加音调；

所述推送模块还用于将包含各随访问题及各随访问题对应的准确答案的随访结果报告推送到医生端。

6.一种电话随访语音识别系统，其特征在于，包括权利要求5所述的电话随访语音识别装置。

7.一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上存储有指令，其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-4中任一项权利要求所述的电话随访语音识别方法。