[發(fā)明專利]對(duì)話訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010036245.5
• 申請(qǐng)日: 2020-01-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111241357A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 譚維
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9032
• 分類號(hào): G06F16/9032;G06Q30/00;G10L15/22
• 代理公司: 北京市京大律師事務(wù)所 11321
• 代理人: 劉挽瀾

1.一種對(duì)話訓(xùn)練方法，應(yīng)用于對(duì)話教練系統(tǒng)，其特征在于，所述對(duì)話訓(xùn)練方法包括以下步驟：

實(shí)時(shí)獲取坐席的說(shuō)辭信息，其中，所述說(shuō)辭信息包括所述坐席根據(jù)所述對(duì)話教練系統(tǒng)的應(yīng)答請(qǐng)求回復(fù)的第一語(yǔ)音片段和/或所述坐席向所述對(duì)話教練系統(tǒng)推薦業(yè)務(wù)的第二語(yǔ)音片段；

采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提取所述說(shuō)辭信息中的第一語(yǔ)音片段和/或第二語(yǔ)音片段的音頻信息，并將所述音頻信息轉(zhuǎn)換成文字信息；

將所述文字信息輸入至預(yù)設(shè)的對(duì)話分析模型中進(jìn)行對(duì)話的匹配分析，以識(shí)別出與所述音頻信息對(duì)應(yīng)的對(duì)話回應(yīng)策略；

將識(shí)別出的所述對(duì)話回應(yīng)策略輸入預(yù)先訓(xùn)練好的應(yīng)對(duì)話術(shù)推薦模型中進(jìn)行分析，以得到對(duì)應(yīng)的回應(yīng)語(yǔ)言；

將所述回應(yīng)語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音流并進(jìn)行廣播，以回應(yīng)所述坐席。

2.如權(quán)利要求1所述的對(duì)話訓(xùn)練方法，其特征在于，在所述實(shí)時(shí)獲取坐席的說(shuō)辭信息的步驟之后，還包括：

檢測(cè)當(dāng)前與所述坐席對(duì)話的所述對(duì)話教練系統(tǒng)是否存在上一輪對(duì)話的信息；

若存在，則判斷所述上一輪對(duì)話的信息是否為提出異議的應(yīng)答請(qǐng)求；

若不存在，則根據(jù)所述語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，將所述說(shuō)辭信息轉(zhuǎn)換成文字信息。

3.如權(quán)利要求2所述的對(duì)話訓(xùn)練方法，其特征在于，所述采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提取所述說(shuō)辭信息中的第一語(yǔ)音片段和/或第二語(yǔ)音片段的音頻信息，并將所述音頻信息轉(zhuǎn)換成文字信息的步驟包括：

當(dāng)所述上一輪對(duì)話的信息為提出異議的應(yīng)答請(qǐng)求時(shí)，提取所述說(shuō)辭信息中的第一語(yǔ)音片段的波形信息；

根據(jù)所述波形信息，利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)進(jìn)行聲學(xué)特征的提??；

將提取到的聲學(xué)特征與預(yù)設(shè)的中文單詞發(fā)聲波形進(jìn)行比較，得到對(duì)應(yīng)的中文單詞，以實(shí)現(xiàn)文字的轉(zhuǎn)換；

將轉(zhuǎn)換后的所有中文單詞按照時(shí)序進(jìn)行排序，得到所述第一語(yǔ)音片段對(duì)應(yīng)的回復(fù)信息。

4.如權(quán)利要求3所述的對(duì)話訓(xùn)練方法，其特征在于，所述對(duì)話分析模型包括語(yǔ)言情緒分析子模型和策略分析模型，所述將所述文字信息輸入至預(yù)設(shè)的對(duì)話分析模型中進(jìn)行對(duì)話的匹配分析，以識(shí)別出與所述音頻信息對(duì)應(yīng)的對(duì)話回應(yīng)策略的步驟包括：

對(duì)所述回復(fù)信息進(jìn)行特征提取，提取所述第一語(yǔ)言片段對(duì)應(yīng)的音頻特征向量；

將所述音頻特征向量和所述波形信息輸入至所述語(yǔ)音情緒分析模型中進(jìn)行分析，識(shí)別出所述第一語(yǔ)音片段對(duì)應(yīng)的情緒分類；

將所述回復(fù)信息輸入至所述策略分析模型，對(duì)所述回復(fù)信息中詞語(yǔ)組合規(guī)律的分析，得到異議的回應(yīng)策略；

將所述回應(yīng)策略與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)異議處理話術(shù)策略進(jìn)行比較，得到比較的結(jié)果；

根據(jù)所述比較的結(jié)果和所述情緒分類選擇對(duì)應(yīng)的響應(yīng)策略，其中，所述響應(yīng)策略包括使用所述應(yīng)對(duì)話術(shù)推薦模型輸出回應(yīng)言語(yǔ)和使用通用回應(yīng)語(yǔ)言。

5.如權(quán)利要求4所述的對(duì)話訓(xùn)練方法，其特征在于，所述采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提取所述說(shuō)辭信息中的第一語(yǔ)音片段和/或第二語(yǔ)音片段的音頻信息，并將所述音頻信息轉(zhuǎn)換成文字信息的步驟，還包括：

當(dāng)所述對(duì)話教練系統(tǒng)不存在上一輪對(duì)話的信息，或者所述上一輪對(duì)話的信息不是提出異議的應(yīng)答請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，以及中文單詞發(fā)音與聲學(xué)特征之間的匹配關(guān)系，對(duì)所述說(shuō)辭信息中的第二語(yǔ)音片段中的推薦音頻信息進(jìn)行文字轉(zhuǎn)換，得對(duì)應(yīng)的推薦信息。

6.如權(quán)利要求5所述的對(duì)話訓(xùn)練方法，其特征在于，所述將所述文字信息輸入至預(yù)設(shè)的對(duì)話分析模型中進(jìn)行對(duì)話的匹配分析，識(shí)別出與所述音頻信息對(duì)應(yīng)的對(duì)話回應(yīng)策略的步驟，還包括：

將所述推薦信息輸入至預(yù)設(shè)的對(duì)話分析模型中，基于所述對(duì)話分析模型中的意圖識(shí)別分類算法，提取所述推薦信息中的銷售關(guān)鍵詞；

根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的銷售關(guān)鍵與意圖之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，查詢出與提取到的銷售關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的意圖，其中所述意圖包括置信度；

判斷所述置信度是否大于置信度閾值，得到判斷結(jié)果；

根據(jù)所述判斷結(jié)果確定對(duì)應(yīng)的對(duì)話回應(yīng)策略。