[發明專利]客服呼叫語音質檢方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011637183.X
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112804400B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 彭智;歐景才;黃循秋;徐杉杉
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: H04M3/22
• 分類號: H04M3/22;H04M3/51;G10L15/26;G10L25/60;G10L25/63
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 任默聞;孫乳筍

1.一種客服呼叫語音質檢方法，其特征在于，所述方法包括：

實時獲取客服呼叫語音數據，所述呼叫語音數據包括：業務類型、客服語音數據、客戶語音數據；

將所述呼叫語音數據進行文本轉換處理，生成客服文本數據和客戶文本數據；

根據預先訓練的文本模型對所述客服文本數據進行分句處理；

根據預先設置的與所述業務類型相應的話術規則和業務規則對分句處理后的客服文本數據進行話術質檢操作，并基于預定的情感質檢規則對所述客戶語音數據和客戶文本數據進行滿意度質檢操作，其中，所述話術質檢操作包括：業務流程質檢、話術要點質檢、違禁用語質檢，所述滿意度質檢操作包括：語音參數識別和文本情感特征識別；

根據話術質檢操作結果和滿意度質檢操作結果生成客服呼叫語音數據質檢報告；

所述文本模型為Bert模型，根據預先訓練的文本模型對所述客服文本數據進行分句處理包括：

將所述客服文本數據輸入至所述預先訓練的文本模型；

所述預先訓練的文本模型基于與所述呼叫語音數據中的業務類型相應的話術規則對所述客服文本數據進行分句處理，生成具有分句標簽的客服文本數據；

根據預先設置的與所述業務類型相應的話術規則和業務規則對分句處理后的客服文本數據進行話術質檢操作包括：

根據所述業務規則對所述分句處理后的客服文本數據進行業務流程質檢，根據業務流程質檢結果確定客服文本數據是否完成整個業務流程，所述業務規則是指定義的各業務的流程描述；

基于關鍵字提取算法對各分句進行提取關鍵字操作，根據提取的各分句關鍵字和所述話術規則進行話術要點質檢，并根據話術要點質檢結果確定客服文本數據是否覆蓋整個話術要點，具體包括：

采用關鍵字提取算法，通過文本中句子、詞之間的相互投票，為句中詞進行權重排序，挑選前N個詞作為實體參數與對應的話術節點進行關鍵詞比對，按閾值判定話術要點是否覆蓋；

所述話術規則是每個業務流程節點的標準話術，在標準話術中，需要標注話術要點作為關鍵詞；

對各分句進行分詞操作，根據近義詞匹配規則和所述話術規則進行違禁用語質檢，并根據違禁用語質檢結果確定客服文本數據是否存在違禁用語。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述呼叫語音數據進行文本轉換處理，生成客服文本數據和客戶文本數據包括：

對所述呼叫語音數據進行預處理，并基于預定的語音識別算法對預處理后的呼叫語音數據進行識別，生成文本數據；

基于自動語音識別技術對生成的文本數據進行識別，生成客服文本數據和客戶文本數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過如下方式訓練所述文本模型：

獲取與業務類型相應的話術規則和歷史呼叫語音數據，所述歷史呼叫語音數據包括：具有分句標簽的客服語音數據；

根據所述與業務類型相應的話術規則和歷史呼叫語音數據對所述文本模型進行訓練。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預定的情感質檢規則包括：語音情感識別規則和文本情感識別規則，基于預定的情感質檢規則對所述客戶語音數據和客戶文本數據進行滿意度質檢操作包括：

基于所述語音情感識別規則和預先設置的非情感類語音參數對所述客戶語音數據中的語音參數進行識別，所述語音參數包括如下至少之一：語速、語調、聲音能量、語音頻次、發聲概率、響度輪廓；

基于所述文本情感識別規則和預先訓練的情感識別模型對所述客戶文本數據中的文本情感特征進行識別，所述情感識別模型基于歷史客戶文本數據進行訓練；

根據語音參數識別結果和文本情感特征識別結果進行滿意度質檢操作。