[發明專利]一種電話套接式電話機器人系統在審
| 申請號: | 201910386823.5 | 申請日: | 2019-05-10 |
| 公開(公告)號: | CN110321415A | 公開(公告)日: | 2019-10-11 |
| 發明(設計)人: | 吳祥建;林奇生;詹津強 | 申請(專利權)人: | 福建微碼信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/332 | 分類號: | G06F16/332;G06F16/33;G10L15/26;G10L15/08;G10L15/22;H04M3/493 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 350100 福建省福州*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 業務類型判斷 機器人系統 分機 語音庫 主機 機器人 業務類型 套接式 分支服務器 主機服務器 處理效率 海量數據 用戶識別 轉接 子模塊 內包 擁堵 語句 服務器 緩解 | ||
1.一種電話套接式電話機器人系統,其特征在于:由主機和多個分機組成,所述主機為主服務器,主機內設置有業務類型判斷機器人,所述業務類型判斷機器人內包括業務類型判斷語音庫,該語音庫內包含有業務類型相關的關鍵詞,所述分機為分支服務器,分機內分別包含業務咨詢機器人、業務查詢機器人、業務辦理機器人、業務取消機器人和業務投訴機器人,所述業務咨詢機器人、業務查詢機器人、業務辦理機器人、業務取消機器人和業務投訴機器人分別包含業務咨詢語音庫、業務查詢語音庫、業務辦理語音庫、業務取消語音庫和業務投訴語音庫,上述業務咨詢語音庫、業務查詢語音庫、業務辦理語音庫、業務取消語音庫和業務投訴語音庫內存儲有與業務類型對應的語音段。
2.根據權利要求1所述的一種電話套接式電話機器人系統,其特征在于:所述業務類型判斷語音庫的構建方法是:將包含業務類型詞語的錄音轉換為相對的多條文本信息,對文本信息進行預處理,提取出關鍵詞,建立對應的模式庫,經過算法訓練得到語音庫并保存到存儲介質中。
3.根據權利要求1所述的一種電話套接式電話機器人系統,其特征在于:所述主機與各分機間通過套接字服務器連接。
4.根據權利要求1-3任一所述的一種電話套接式電話機器人系統的方法,其特征在于:包括以下步驟:
S11,主機內存儲的應答語句段進行播報,采集用戶語音,對用戶語音進行降噪處理;
S12,將用戶語音識別轉化為文本信息,提取出文本中關鍵詞,并與語音庫進行匹配識別;
S13,當提取的關鍵詞與業務類型判斷語音庫中關鍵詞匹配后,根據關鍵詞將業務劃分為相應的類型,并轉接至業務辦理機器人對應的分機中進行處理。
5.根據權利要求4所述的一種電話套接式電話機器人系統的方法,其特征在于:步驟S13中,若用戶在該分機中未能解決問題,則轉接至人工客服或返回上一菜單重新進行業務劃分。
6.根據權利要求4所述的一種電話套接式電話機器人系統的方法,其特征在于:對用戶語音提取關鍵詞的方法包括以下步驟:
S21、預先設置語音關鍵詞查詢表,所述語音關鍵詞查詢表包括語音識別關鍵詞以及相對應的應用指令;
S22、對用戶語音輸入和上述語音關鍵詞查詢表進行比較,用以判定上述相對應的應用指令并執行;
S23、提取到關鍵詞后,將其發送至業務類型判斷機器人中進行識別、匹配。
7.根據權利要求4所述的一種電話套接式電話機器人系統的方法,其特征在于:用戶語音輸入包括標準語音關鍵詞以及改變語音關鍵詞;該標準語音關鍵詞包括音素串以及不特定語者模型;該改變語音關鍵詞包括使用者定義的音素數據,用以對發音參數進行調整。
8.根據權利要求4所述的一種電話套接式電話機器人系統的方法,其特征在于:還包括對用戶語音提取出的多個屬于不同業務類型的關鍵詞按權重進行優先權排序,分為以下步驟:
S31,對關鍵詞詞組文本進行分詞操作,并且去除文本中的停用詞,保留文本中具有斷句功能的標點符號,將文本中的關鍵詞組合成關鍵詞集合;
S32,統計關鍵詞集合中關鍵詞的詞頻,將統計的關鍵詞的詞頻生成關鍵詞的詞頻向量;
S33,按關鍵詞的詞頻向量中的詞項的順序,統計文本中關鍵詞之間的共現關系,得到關鍵詞集合中每個關鍵詞與其他關鍵詞共現的向量,將上述關鍵詞的共現向量組成一個關鍵詞的共現矩陣;
S34,設置由關鍵詞的共現矩陣因素得到的關鍵詞權重的初始向量,關鍵詞權重的初始向量中的維度與關鍵詞的共現矩陣中的列數相同;
S35,對關鍵詞的共現矩陣與關鍵詞權重的初始向量進行處理,得到由關鍵詞的共現矩陣因素獲得的關鍵詞權重向量;
S36,將關鍵詞權重向量中的所有元素與關鍵詞的詞頻向量中的所有對應元素進行相乘,得到由關鍵詞權重向量F和關鍵詞的詞頻向量生成的關鍵詞權重向量;
S37,利用公式TF?IDF=TF?IDF中的IDF,對由關鍵詞的共現矩陣因素和關鍵詞的詞頻因素生成關鍵詞權重向量上的各個元素進行計算,得到最終的關鍵詞權重向量。
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