[發(fā)明專利]信用評(píng)分方法及相關(guān)裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210615355.6
• 申請(qǐng)日: 2022-06-01
• 公開（公告）號(hào): CN114973376A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王志翔;尹婷;王穎慧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V40/16
• 分類號(hào): G06V40/16;G06V40/20;G06V20/40;G06V10/774;G06Q30/06;G10L25/03;G10L25/27;G10L25/51
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 李慧引

1.一種信用評(píng)分方法，其特征在于，包括：

獲得目標(biāo)用戶遠(yuǎn)程辦理業(yè)務(wù)時(shí)的視頻和對(duì)應(yīng)的音頻；

將所述視頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的動(dòng)作可信度識(shí)別模型，從而獲得所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型輸出的動(dòng)作可信度評(píng)分；

將所述音頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的聲音可信度識(shí)別模型，從而獲得所述聲音可信度識(shí)別模型輸出的聲音可信度評(píng)分；

根據(jù)所述動(dòng)作可信度評(píng)分和所述聲音可信度評(píng)分，確定所述目標(biāo)用戶的信用評(píng)分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型的訓(xùn)練過程，包括：

獲得多個(gè)用戶辦理業(yè)務(wù)時(shí)的存量視頻；

從各所述存量視頻中分別提取對(duì)應(yīng)用戶的動(dòng)作信息和表情信息，其中，所述動(dòng)作信息包括動(dòng)作類型和對(duì)應(yīng)的動(dòng)作發(fā)生次數(shù)，所述表情信息包括表情類型和對(duì)應(yīng)的表情發(fā)生次數(shù)；

根據(jù)各所述動(dòng)作信息和各所述表情信息，對(duì)所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述視頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的動(dòng)作可信度識(shí)別模型，從而獲得所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型輸出的動(dòng)作可信度評(píng)分，包括：

將所述視頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的動(dòng)作可信度識(shí)別模型，以使得所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型識(shí)別所述目標(biāo)用戶在所述視頻中的各動(dòng)作的動(dòng)作信息和各表情的表情信息，并使得所述可信度識(shí)別模型根據(jù)各所述動(dòng)作的動(dòng)作信息確定各所述動(dòng)作對(duì)應(yīng)的動(dòng)作評(píng)分和根據(jù)各所述表情的表情信息確定各所述表情對(duì)應(yīng)的表情評(píng)分，從而獲得所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型根據(jù)各所述動(dòng)作評(píng)分和各所述表情評(píng)分確定并輸出的所述動(dòng)作可信度評(píng)分。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述聲音可信度識(shí)別模型的訓(xùn)練過程，包括：

獲得多個(gè)用戶辦理業(yè)務(wù)時(shí)的存量音頻；

從各所述存量音頻中分別提取對(duì)應(yīng)用戶的音頻關(guān)鍵信息，其中，所述音頻關(guān)鍵信息包括語速變化信息和語調(diào)變化信息；

根據(jù)各所述語速變化信息和各所述語調(diào)變化信息，對(duì)所述聲音可信度識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述音頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的聲音可信度識(shí)別模型，從而獲得所述聲音可信度識(shí)別模型輸出的聲音可信度評(píng)分，包括：

將所述音頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的聲音可信度識(shí)別模型，從而使得所述聲音可信度識(shí)別模型識(shí)別所述目標(biāo)用戶在所述音頻中的語速變化信息和語調(diào)變化信息，并使得所述聲音可信度識(shí)別模型根據(jù)所述目標(biāo)用戶的所述語速變化信息確定對(duì)應(yīng)的語速評(píng)分和根據(jù)所述目標(biāo)用戶的所述語調(diào)變化信息確定對(duì)應(yīng)的語調(diào)評(píng)分，從而獲得所述聲音可信度識(shí)別模型根據(jù)所述語速評(píng)分和語調(diào)評(píng)分確定并輸出的所述聲音可信度評(píng)分。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述動(dòng)作可信度評(píng)分和所述聲音可信度評(píng)分，確定所述目標(biāo)用戶的信用評(píng)分，包括：

將所述動(dòng)作可信度評(píng)分與對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)動(dòng)作系數(shù)相乘，從而得到第一評(píng)分；

將所述聲音可信度評(píng)分與對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)聲音系數(shù)相乘，從而得到第二評(píng)分；

將所述第一評(píng)分和所述第二評(píng)分相加得到所述信用評(píng)分。

7.一種信用評(píng)分裝置，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)獲得單元、動(dòng)作評(píng)分單元、聲音評(píng)分單元和信用評(píng)分單元；

所述數(shù)據(jù)獲得單元，用于獲得目標(biāo)用戶遠(yuǎn)程辦理業(yè)務(wù)時(shí)的視頻和對(duì)應(yīng)的音頻；

所述動(dòng)作評(píng)分單元，用于將所述視頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的動(dòng)作可信度識(shí)別模型，從而獲得所述動(dòng)作可信度識(shí)別模型輸出的動(dòng)作可信度評(píng)分；

所述聲音評(píng)分單元，用于將所述音頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練的聲音可信度識(shí)別模型，從而獲得所述聲音可信度識(shí)別模型輸出的聲音可信度評(píng)分；

所述信用評(píng)分單元，用于根據(jù)所述動(dòng)作可信度評(píng)分和所述聲音可信度評(píng)分，確定所述目標(biāo)用戶的信用評(píng)分。