[發明專利]一種智能語音交互方法、設備、介質及系統

在審

• 申請號: 201911345694.1
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111161726A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 石忠民;林桂石;鐘力
• 申請（專利權）人: 廣州索答信息科技有限公司
• 主分類號: G10L15/22
• 分類號: G10L15/22;G10L15/08;G10L13/08;G10L25/30
• 代理公司: 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288
• 代理人: 王忠浩

1.一種智能語音交互方法，其特征在于，包括以下步驟：

音頻獲取，實時獲取當前用戶發出的當前音頻信號；

語音轉換，將獲取到的當前用戶音頻信號轉換成當前用戶文本序列；

領域判定，將所述當前用戶文本序列輸入至預設領域分類器中進行分類，預設分類器輸出第一分類結果，若所述第一分類結果為領域相關文本，則執行步驟子領域判定，若所述分類結果為領域無關文本，則返回執行步驟音頻獲取；

子領域判定，將所述當前用戶文本序列輸入至預設子領域分類器中并根據上一輪子領域類型進行分類，所述上一輪子領域類型為預設子領域分類器在對所述當前用戶文本序列之前的在先用戶文本序列進行分類后存儲的子領域類型；預設子領域分類器輸出第二分類結果，若所述第二分類結果為子領域類型時，執行步驟處理結果信息提取，若所述第二分類結果為空時，返回執行步驟音頻獲取；

處理結果提取，根據所述子領域類型在預設處理結果數據庫中篩選對應處理結果文本信息；

處理結果轉換，將所述處理結果文本信息轉換成語音信號，并將語音信號播放給用戶。

2.如權利要求1所述的一種智能語音交互方法，其特征在于：所述將所述當前用戶文本序列輸入至預設領域分類器中進行分類具體為：預設領域分類器將所述當前用戶文本序列進行分詞處理，得到含有若干關鍵詞的關鍵詞集合，預設領域分類器根據所述關鍵詞集合在預設領域語料數據庫中提取出對應的預設領域語料片段和預設領域類型，將所述預設領域語料片段進行分詞處理，得到含有若干預設領域詞匯的語料集合；根據所述關鍵詞集合和所述語料集合計算出相似系數，當所述相似系數大于預設相似系數閾值時，則所述當前用戶文本序列與預設領域類型相關，則輸出第一分類結果，所述第一分類結果為領域相關文本，當所述相似系數大于預設相似系數閾值時，則所述當前用戶文本序列與預設領域類型無關，則輸出第一分類結果，此時所述第一分類結果為領域無關文本，且返回執行步驟音頻獲取。

3.如權利要求2所述的一種智能語音交互方法，其特征在于：所述根據所述關鍵詞集合和所述語料集合計算出相似系數具體如以下公式所示：

其中，J表示所述相似系數，U表示所述關鍵詞集合，S表示語料集合。

4.如權利要求1所述的一種智能語音交互方法，其特征在于：所述子領域判定具體為：將所述當前用戶文本序列輸入至預設子領域分類器中進行分類，預設領域分類器判斷當前用戶文本序列是否與預存子領域相關，若是，則輸出對應的子領域類型，將所述子領域類型和所述當前用戶文本序列進行存儲，若否，則將上一輪子領域類型輸出。

5.如權利要求4所述的一種智能語音交互方法，其特征在于：所述預設領域分類器判斷當前用戶文本序列是否與預存子領域相關具體為：判斷當前用戶文本序列是否與模板數據庫中的預存用戶問句模板匹配，若匹配，則預存用戶問句模板對應的子領域類型作為第二分類結果輸出，若不匹配，則對所述當前用戶文本序列進行分詞、去停用詞處理，得到含有第二關鍵詞的第二關鍵詞集合，通過預設詞向量模型將所述第二關鍵詞集合轉換成詞向量序列，將所述詞向量序列發送至預設神經網絡模型中，預設神經網絡模型輸出分類結果，當所述分類結果包括若干目標子領域類型和若干目標概率，每個目標子領域類型與唯一的目標概率對應，選取數字最大的目標概率對應的目標子領域類型作為子領域類型，并將所述子領域類型作為第二分類結果輸出。

6.一種電子設備，其特征在于包括：處理器；

存儲器；以及程序，其中所述程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置成由處理器執行，所述程序包括用于執行權利要求1-5任意一項所述的方法。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行如權利要求1-5任意一項所述的方法。