[發明專利]語音評價方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110949121.0
• 申請日: 2021-08-18
• 公開（公告）號: CN113674766A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 楊萬強;吳貴丹;王勝煜
• 申請（專利權）人: 上海復深藍軟件股份有限公司
• 主分類號: G10L25/60
• 分類號: G10L25/60;G10L25/63;G10L15/26;G10L15/02
• 代理公司: 南京思拓知識產權代理事務所(普通合伙) 32288
• 代理人: 苗建

1.一種語音評價方法，其特征在于，包括：

獲取代理人的語音數據；

通過識別系統解析所述語音數據，生成話語文本；通過預設解析算法從所述語音數據提取所述代理人的語音特征；

通過預設語義分析模型處理所述話語文本，生成語義分析數據；根據所述語音特征計算所述語音數據的音子似然度；

根據所述語義分析數據和所述音子似然度生成所述代理人的語音評價指標。

2.如權利要求1所述的語音評價方法，其特征在于，所述根據所述語義分析數據和所述音子似然度生成所述代理人的語音評價指標之后，還包括：

將所述語音評價指標發送給與所述代理人關聯的輸出設備，以使所述代理人通過所述輸出設備接收所述語音評價指標；

根據所述語音評價指標生成客戶響應參數；

根據所述客戶響應參數生成用于與所述代理人進行交互的模擬客戶語音。

3.如權利要求1所述的語音評價方法，其特征在于，所述通過預設解析算法從所述語音數據提取所述代理人的語音特征，包括：

將所述語音數據處理為預設規格的語音片段；

對所述語音片段進行預加重和加窗處理，獲得加窗信號；計算所述語音片段的能量系數；

對所述加窗信號進行離散傅里葉變換，獲得變換結果；

通過梅爾濾波器處理所述變換結果，獲得梅爾聲譜；

對所述梅爾聲譜進行逆向傅里葉變換，獲得倒譜系數；

根據所述倒譜系數計算所述語音數據的一階差分倒譜系數和二階差分倒譜系數；根據所述能量系數計算所述語音數據的一階差分能量系數和二階差分能量系數；

根據所述倒譜系數、所述一階差分倒譜系數、所述二階差分倒譜系數、所述能量系數、所述一階差分能量系數和所述二階差分能量系數，生成所述語音特征。

4.如權利要求1所述的語音評價方法，其特征在于，所述根據所述語音特征計算所述語音數據的音子似然度包括：

通過音子似然度計算模型處理所述語音特征，生成所述音子似然度，所述音子似然度計算模型包括：

其中，log b_j(o_t)表示特征矢量o_t在特定狀態j下的概率值的對數；

d代表計算聲音的寬度，D為最大的聲音寬度；

表示在聲音寬度d下特定狀態j的方差；

μ_jd表示在聲音寬度d下特定狀態j的平均值。

5.如權利要求1所述的語音評價方法，其特征在于，所述通過預設語義分析模型處理所述話語文本，生成語義分析數據包括：

識別出所述話語文本中的若干提示短語；

根據所述若干提示短語將所述話語文本劃分為若干話語片段；

根據所述提示短語解析連續的話語片段之間的關聯關系，并確定所述關聯關系的類別；

根據所述關聯關系和類別生成所述語義分析數據。

6.如權利要求1所述的語音評價方法，其特征在于，所述獲取代理人的語音數據，包括：

獲取代理人的原始語音數據；

通過人聲檢測模型對所述原始語音數據進行識別，獲取所述原始語音數據的第一識別結果；

通過聲紋識別模型對所述第一識別結果為包含人聲的原始語音數據進行識別，獲取第二識別結果；

根據所述第二識別結果從所述原始語音數據篩選出所述語音數據。

7.如權利要求1所述的語音評價方法，其特征在于，所述語音評價指標包括語速、情緒和語音準確度中的至少一種。

8.一種語音評價裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取代理人的語音數據；

特征解析模塊，用于通過識別系統解析所述語音數據，生成話語文本；通過預設解析算法從所述語音數據提取所述代理人的語音特征；

獲得解析結果模塊，用于通過預設語義分析模型處理所述話語文本，生成語義分析數據；根據所述語音特征計算所述語音數據的音子似然度；

生成評價指標模塊，用于根據所述語義分析數據和所述音子似然度生成所述代理人的語音評價指標。