一种基于语音识别的智能客服交互系统的制作方法

[0001]
本发明涉及客服交互系统技术领域，具体为一种基于语音识别的智能客服交互系统。


背景技术：

[0002]
语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
[0003]
客户服务主要体现了一种以客户满意为导向的价值观，它整合及管理在预先设定的最优成本——服务组合中的客户界面的所有要素。广义而言，任何能提高客户满意度的内容都属于客户服务的范围。现在客服通常多为电话客服，用户在使用产品出现问题时通过与电话客服交流解决问题。
[0004]
现有的电话客服通常为人工接听，这样需要大量人力物力，且效率较低，人工客服容易疲劳且带有主观情绪，影响客服质量。


技术实现要素：

[0005]
本发明的目的在于提供一种基于语音识别的智能客服交互系统，以解决上述背景技术中提出的现有的电话客服通常为人工接听，这样需要大量人力物力，且效率较低，人工客服容易疲劳且带有主观情绪，影响客服质量的问题。
[0006]
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于语音识别的智能客服交互系统，包括：
[0007]
语音输入模块，所述语音输入模块用于接收对方语音并输入到交互系统中；
[0008]
语音识别模块，所述语音输入模块的输出端与语音识别模块连接，所述语音识别模块对语音输入模块输出的语音识别，并将其翻译为电信号；
[0009]
智能ai处理器，所述语音识别模块的输出端与智能ai处理器连接，所述语音识别模块将翻译的电信号输出至智能ai处理器，智能ai处理器对翻译的电信号识别，并获取该电信号中的表达内容；
[0010]
数据库，所述数据库与智能ai处理器建立连接，所述数据库内部存储对话框模式，所述智能ai处理器套管数据库内的对话框模式对接收的语音进行语音反馈，对话框模式包括对电信号中的表达内容回复的方式和内容；
[0011]
语音输出模块，所述语音输出模块与智能ai处理器的输出端连接，所述语音输出模块输出回复的内容至对方；
[0012]
语音录入模块，所述语音录入模块的输出端与智能ai处理器建立连接，所述语音录入模块的录入模式包括人工语音录入模式和语音合成录入模式，所述人工语音录入模式和语音合成录入模式分别通过人工预先录入语音和通过语音合成模块合成语音录入；
[0013]
输入设定模块，所述输入设定模块的输出端与智能ai处理器建立连接，所述输入
设定模块用于语音合成录入模式的录入内容输入设定；
[0014]
人工介入模块，所述人工介入模块与智能ai处理器建立连接，当需要人工解答问题，人工介入模块介入，由人工接听进行对话。
[0015]
优选的，所述语音输入模块为语音接收麦克风。
[0016]
优选的，所述语音接收麦克风上设置降噪系统，所述降噪系统对接收的语音过滤降噪。
[0017]
优选的，所述语音识别模块内置错误改进单元，当反馈语音识别模块识别错误时，语音识别模块通过错误改进单元对识别错误情况改进。
[0018]
优选的，所述智能ai处理器内集成深度学习单元，所述深度学习单元基于卷积神经网络，所述智能ai处理器对电信号中的表达内容不断改进识别。
[0019]
优选的，所述语音输出模块内置语音转换单元，将数据库对话框模式中的回复的方式和内容转换为语音。
[0020]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0021]
1)通过语音输入模块、语音识别模块的配合作用，能够对语音接听和识别作用，通过智能ai处理器对识别的语音进行表达内容分析，从而得到客户想要获取的信息；
[0022]
2)通过语音录入模块、输入设定模块的配合作用，能够对语音及时修正，且人工输入的语音真实感较强；
[0023]
3)减少人工的使用，能够连续性交互，客户体验效果较好。
附图说明
[0024]
图1为本发明的系统逻辑框图；
[0025]
图2为本发明的交互方法流程图。
具体实施方式
[0026]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0027]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0028]
实施例：
[0029]
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于语音识别的智能客服交互系统，包括：
[0030]
语音输入模块，所述语音输入模块用于接收对方语音并输入到交互系统中；
[0031]
语音识别模块，所述语音输入模块的输出端与语音识别模块连接，所述语音识别模块对语音输入模块输出的语音识别，并将其翻译为电信号；
[0032]
智能ai处理器，所述语音识别模块的输出端与智能ai处理器连接，所述语音识别
模块将翻译的电信号输出至智能ai处理器，智能ai处理器对翻译的电信号识别，并获取该电信号中的表达内容；
[0033]
数据库，所述数据库与智能ai处理器建立连接，所述数据库内部存储对话框模式，所述智能ai处理器套管数据库内的对话框模式对接收的语音进行语音反馈，对话框模式包括对电信号中的表达内容回复的方式和内容；
[0034]
语音输出模块，所述语音输出模块与智能ai处理器的输出端连接，所述语音输出模块输出回复的内容至对方；
[0035]
语音录入模块，所述语音录入模块的输出端与智能ai处理器建立连接，所述语音录入模块的录入模式包括人工语音录入模式和语音合成录入模式，所述人工语音录入模式和语音合成录入模式分别通过人工预先录入语音和通过语音合成模块合成语音录入；
[0036]
输入设定模块，所述输入设定模块的输出端与智能ai处理器建立连接，所述输入设定模块用于语音合成录入模式的录入内容输入设定；
[0037]
人工介入模块，所述人工介入模块与智能ai处理器建立连接，当需要人工解答问题，人工介入模块介入，由人工接听进行对话。
[0038]
进一步地，所述语音输入模块为语音接收麦克风。
[0039]
进一步地，所述语音接收麦克风上设置降噪系统，所述降噪系统对接收的语音过滤降噪。
[0040]
降噪系统部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。有端点检测和语音增强特点。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。采用维纳滤波，在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。
[0041]
进一步地，所述语音识别模块内置错误改进单元，当反馈语音识别模块识别错误时，语音识别模块通过错误改进单元对识别错误情况改进。
[0042]
进一步地，所述智能ai处理器内集成深度学习单元，所述深度学习单元基于卷积神经网络，所述智能ai处理器对电信号中的表达内容不断改进识别，采用基于反向传播算法(bp算法)的多层感知网络。人工神经网络具有区分复杂的分类边界的能力，有助于模式划分。
[0043]
语音识别方法主要是模式匹配法。
[0044]
在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。
[0045]
在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
[0046]
进一步地，所述语音输出模块内置语音转换单元，将数据库对话框模式中的回复的方式和内容转换为语音。
[0047]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明；因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说
明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0048]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

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