[發明專利]一種電話助理的實現方法、系統及裝置

在審

• 申請號: 202010024599.8
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111246008A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 肖方;陸沿青
• 申請（專利權）人: 三星電子（中國）研發中心;三星電子株式會社
• 主分類號: H04M1/663
• 分類號: H04M1/663;H04M1/725;H04W4/14;G10L15/26;G10L15/16;G10L15/06
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 牛崢;王麗琴

1.一種電話助理的實現方法，其特征在于，該方法包括：

采用訓練好的神經網絡模型構建電話助理應用；

將移動終端的來電接入到所述電話助理應用中，所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息；

所述電話助理應用基于識別分析信息模擬用戶語音與來電進行多輪預交談后，得到來電意圖信息后，提供給移動終端處理。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息之前，還包括：

在所述電話助理應用中設置攔截來電規則，根據所述攔截來電規則對來電進行預過濾，如果符合攔截來電規則，則直接攔截；如果不符合攔截來電規則，則直接接通來電到移動終端；如果無法確定是否符合攔截來電規則，則執行所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息的步驟。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提供給移動終端處理包括：

根據來電意圖信息確認來電是騷擾來電或預先設定的閾值內來電時，直接掛斷，以短信形式通知移動終端；

根據來電意圖信息確認來電為正常來電時，移動終端直接接聽，同時預交談內容以文本形式顯示在移動終端的用戶交互界面上。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用訓練好的神經網絡模型構建電話助理應用包括：

基于深度學習的自動語音識別ASR方式及深度學習的自然語言處理NLP方式進行神經網絡模型的訓練；

所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息包括：

將所述移動終端的來電采用ASR方式進行語音到文本的轉換后，采用NLP方式進行語言處理，得到分析信息。

5.一種電話助理的實現系統，其特征在于，包括：移動終端、來電者設備及智能語音通話助手單元，其中，

來電者設備，用于向移動終端發起來電；

智能語音通話助手單元，用于采用訓練好的神經網絡模型構建電話助理應用，將移動終端的來電接入到所述電話助理應用中，所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息；基于識別分析信息模擬用戶語音與來電進行多輪預交談后，得到來電意圖信息后，提供給移動終端處理；

移動終端，用于接收到來電意圖信息后，進行對應的處理。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，

所述智能語音通話助手單元，還用于在所述電話助理應用中設置攔截來電規則，根據所述攔截來電規則對來電進行預過濾，如果符合攔截來電規則，則直接攔截；如果不符合攔截來電規則，則直接接通來電到移動終端；如果無法確定是否符合攔截來電規則，則執行所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息的步驟。

7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，

所述移動終端，還用于進行對應的處理包括：根據來電意圖信息確認來電是騷擾來電或預先設定的閾值內來電時，直接掛斷，以短信形式通知移動終端；根據來電意圖信息確認來電為正常來電時，移動終端直接接聽，同時預交談內容以文本形式顯示在移動終端的用戶交互界面上。

8.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述智能語音通話助手單元，還用于采用訓練好的神經網絡模型構建電話助理應用包括：基于深度學習的ASR方式及深度學習的NLP方式進行神經網絡模型的訓練；所述電話助理應用對來電內容進行語音識別及語義分析后得到識別分析信息包括：將所述移動終端的來電采用ASR方式進行語音到文本的轉換后，采用NLP方式進行語言處理，得到分析信息。