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[發(fā)明專利]工作時長監(jiān)控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011064421.2 申請日: 2020-09-30
公開(公告)號: CN112309398A 公開(公告)日: 2021-02-02
發(fā)明(設(shè)計)人: 廖光朝 申請(專利權(quán))人: 音數(shù)匯元(上海)智能科技有限公司
主分類號: G10L15/26 分類號: G10L15/26;G10L15/06;G06Q10/10;G06Q50/22
代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224 代理人: 仝麗
地址: 200050 上海市長寧*** 國省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 工作 監(jiān)控 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì)
【說明書】:

本申請涉及一種工作時長監(jiān)控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:獲取待識別語音;當待識別語音中包含服務(wù)開始關(guān)鍵詞時,確定待識別語音的采樣時間,以及獲取與服務(wù)開始關(guān)鍵詞相關(guān)聯(lián)的語音片段和服務(wù)關(guān)鍵詞集;基于預(yù)訓練的語音識別模型對語音片段進行識別,得到關(guān)鍵詞序列;通過對關(guān)鍵詞序列以及服務(wù)關(guān)鍵詞集進行關(guān)鍵詞匹配,確定與語音片段相匹配的服務(wù)項目;服務(wù)項目包括標準服務(wù)總時長;根據(jù)待識別語音的采樣時間和標準服務(wù)總時長,對工作時長進行監(jiān)控。采用本方法能夠準確計算剩余工作時長。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及居家養(yǎng)老技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種工作時長監(jiān)控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著老年人口的不斷增多,居家養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)運而生。居家養(yǎng)老服務(wù)是由經(jīng)過專業(yè)培訓的服務(wù)人員上門為老年人提供具有一定服務(wù)時長養(yǎng)老服務(wù)。

當服務(wù)人員為居家老人提供養(yǎng)老服務(wù)時,首先需要對服務(wù)人員的工作時長進行監(jiān)控。目前,主要是根據(jù)預(yù)先生成的服務(wù)訂單中的服務(wù)項目的開始時間以及標準服務(wù)總時長確定服務(wù)人員的剩余工作時長。但是,服務(wù)訂單中的服務(wù)項目可能與服務(wù)人員的實際服務(wù)項目并不相符,比如,當居家老人臨時要求更換服務(wù)項目時,就會導致計算出來的剩余工作時長并不準確。

發(fā)明內(nèi)容

基于此,有必要針對上述技術(shù)問題,提供一種能夠提升剩余工作時長計算準確性的工作時長監(jiān)控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。

一種工作時長監(jiān)控方法,所述方法包括:

獲取待識別語音;

當所述待識別語音中包含服務(wù)開始關(guān)鍵詞時,確定所述待識別語音的采樣時間,以及獲取與所述服務(wù)開始關(guān)鍵詞相關(guān)聯(lián)的語音片段和服務(wù)關(guān)鍵詞集;

基于預(yù)訓練的語音識別模型對所述語音片段進行識別,得到關(guān)鍵詞序列;

通過對所述關(guān)鍵詞序列以及所述服務(wù)關(guān)鍵詞集進行關(guān)鍵詞匹配,確定與所述語音片段相匹配的服務(wù)項目;所述服務(wù)項目包括標準服務(wù)總時長;

根據(jù)所述待識別語音的采樣時間和標準服務(wù)總時長,對工作時長進行監(jiān)控。

在其中一個實施例中,所述語音識別模型的訓練步驟包括:

獲取與樣本語音對應(yīng)的樣本文本以及發(fā)音詞典;所述樣本文本包括至少一個待標注分詞;

根據(jù)所述發(fā)音詞典對所述待標注分詞進行發(fā)音標注,得到標簽序列;

基于所述樣本語音以及對應(yīng)的標簽序列對語音識別模型進行訓練。

在其中一個實施例中,所述語音識別模型包括語音分離增強模型以及目標識別模型;所述語音識別模型的訓練步驟包括:

獲取語音分離增強模型的第一損失函數(shù)及目標識別模型的第二損失函數(shù);

基于所述第二損失函數(shù)進行反向傳播,以對橋接在所述語音分離增強模型和目標識別模型之間的中間模型進行訓練,得到魯棒表征模型;

對所述第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)進行融合,得到目標損失函數(shù);

基于所述目標損失函數(shù)對所述語音分離增強模型、魯棒表征模型及目標識別模型進行聯(lián)合訓練,在滿足預(yù)設(shè)收斂條件時結(jié)束訓練。

在其中一個實施例中,所述服務(wù)關(guān)鍵詞集包括項目名稱以及問答組合;所述通過對所述關(guān)鍵詞序列以及所述服務(wù)關(guān)鍵詞集進行關(guān)鍵詞匹配,確定與所述語音片段相匹配的服務(wù)項目包括:

當關(guān)鍵詞序列中存在項目名稱時,根據(jù)所述問答組合,從所述關(guān)鍵詞序列中提取出至少一個詢問關(guān)鍵詞以及至少一個應(yīng)答關(guān)鍵詞;

確定每個詢問關(guān)鍵詞和應(yīng)答關(guān)鍵詞各自對應(yīng)的采樣時間;

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