[發明專利]基于語音分析識別的服務處理方法及系統

在審

• 申請號: 202111100827.6
• 申請日: 2021-09-18
• 公開（公告）號: CN113707177A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 魯珊珊
• 申請（專利權）人: 杭銀消費金融股份有限公司
• 主分類號: G10L25/27
• 分類號: G10L25/27;G10L25/48;G10L25/03;G10L15/08;G06Q10/04;G06Q30/02
• 代理公司: 衢州維創維邦專利代理事務所(普通合伙) 33282
• 代理人: 包琳

1.一種基于語音分析識別的服務處理方法，其特征在于，應用于基于語音分析識別的服務處理系統，所述方法包括：

獲取針對每個目標用戶進行服務信息提醒過程中的用戶錄音數據；

基于預先訓練的負面反饋預測模型對所述用戶錄音數據進行特征提取，獲取所述用戶錄音數據對應于各個負面反饋維度的錄音變量分布，其中，所述錄音變量分布包括錄音語義特征信息、錄音語調特征信息、錄音語速特征信息中的一種或者多種組合；

基于所述負面反饋預測模型對所述各個負面反饋維度的錄音變量分布進行負面反饋屬性分類，獲取所述每個目標用戶對應的負面反饋屬性序列；

基于所述每個目標用戶對應的負面反饋屬性序列對向所述每個目標用戶提供的線上服務進行優化配置。

2.根據權利要求1所述的基于語音分析識別的服務處理方法，其特征在于，所述負面反饋預測模型的訓練步驟包括：

依據參考用戶錄音樣本序列中每個參考用戶錄音樣本的參考錄音變量分布和初始負面反饋預測模型序列中每個初始負面反饋預測模型的參考錄音變量分布，從所述初始負面反饋預測模型序列中確定多個初始負面反饋預測模型作為基準初始負面反饋預測模型；

針對每一基準初始負面反饋預測模型，將所述參考用戶錄音樣本序列中每一參考用戶錄音樣本傳遞到該基準初始負面反饋預測模型得到該參考用戶錄音樣本關聯的負面反饋預測屬性；

基于各個參考用戶錄音樣本關聯的負面反饋預測屬性確定完成標注的該參考用戶錄音樣本關聯的負面反饋標注屬性的支持特征屬性，依據每個參考用戶錄音樣本關聯的負面反饋標注屬性的支持特征屬性確定該基準初始負面反饋預測模型與各個負面反饋標注屬性的收斂評估參數值；

依據各個基準初始負面反饋預測模型與各個負面反饋標注屬性的收斂評估參數值從全部基準初始負面反饋預測模型中確定一個基準初始負面反饋預測模型作為目標初始負面反饋預測模型，該目標初始負面反饋預測模型被配置為依據所述參考用戶錄音樣本序列進行模型收斂優化進而獲得負面反饋預測模型。

3.根據權利要求2所述的基于語音分析識別的服務處理方法，其特征在于，所述依據參考用戶錄音樣本序列中每個參考用戶錄音樣本的參考錄音變量分布和初始負面反饋預測模型序列中每個初始負面反饋預測模型的參考錄音變量分布，從所述初始負面反饋預測模型序列中確定多個初始負面反饋預測模型作為基準初始負面反饋預測模型，包括：

針對參考用戶錄音樣本序列中每一參考用戶錄音樣本，確定該參考用戶錄音樣本關聯的錄音變量分布，并依據每個參考用戶錄音樣本關聯的錄音變量分布確定第一錄音變量分布簇；

獲取完成配置的每個初始負面反饋預測模型的第二錄音變量分布簇；

確定所述第一錄音變量分布簇與每個初始負面反饋預測模型的第二錄音變量分布簇的相關參數值，并依據相關參數值的降序順序，確定多個初始負面反饋預測模型作為基準初始負面反饋預測模型。

4.根據權利要求3所述的基于語音分析識別的服務處理方法，其特征在于，所述參考用戶錄音樣本包括參考用戶錄音遷移樣本，且所述參考用戶錄音遷移樣本關聯有參考訓練依據樣本，所述確定該參考用戶錄音樣本關聯的錄音變量分布，包括：

依據所述參考用戶錄音遷移樣本關聯的參考訓練依據樣本從所述參考用戶錄音遷移樣本中提取用戶錄音遷移子樣本；

將用戶錄音遷移子樣本傳遞到預設AI提取單元得到用戶錄音遷移子樣本關聯的錄音變量分布，將用戶錄音遷移子樣本關聯的錄音變量分布作為該參考用戶錄音遷移樣本關聯的錄音變量分布；或者， 將所述參考用戶錄音遷移樣本傳遞到預設AI提取單元得到該參考用戶錄音遷移樣本關聯的錄音變量分布。