一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法与流程

本发明涉及智能语音技术领域，具体涉及一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法。

背景技术：

对于客户服务工作而言，智能语音是未来发展的趋势之一，虽然很多供电企业都在积极构建智能客户服务系统，但是现有大部分系统中的语音导航系统存在一些不足之处，主要体现在智能化程度不高，语音识别效果有限，服务流程复杂、整体性较差、服务性不强等缺点。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法，可以提高语音识别效果，提高客服的服务响应的针对性。

为解决上述技术问题，本发明的提供一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法，其包括如下步骤：

步骤s10，通过供电智能坐席接听客户的语音信号；

步骤s11，接收语音数据触发语音识别处理后，根据当前资源利用繁忙情况确定本次语音信号的识别策略，所述识别策略包括：以识别效果优的识别策略，以及以识别速度优先的识别策略；

步骤s12，根据所选择的识别策略对语音数据进行预分析，判断语音数据来源用户是否需要调整识别参数，如果判断到需要进行调整，则根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数；

步骤s13，根据调整后的识别参数进行语音识别，根据语音识别结果生成对应文本信息并输出。

优选地，进一步包括：

预先对用户语音进行收集，学习用户特征；

通过标准通用的识别模型对用户的使用习惯进行学习，根据用户使用记录调整通用的语音识别模型的参数，从而为每个用户配置对应的语音识别模型。

优选地，所述步骤s12进一步包括：

步骤s120，通过通用语音识别模型进行预分析，分析判断说话人身份，实现语音识别与用户之间的自适应；

步骤s121，根据语音数据来确定语音数据来源用户的语音特征，获得该用户对应的语音识别模型，根据所述语音识别模型判断是否需要调整识别参数，如果判断到需要进行调整，则根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数。

优选地，所述步骤s13进一步包括：

在进行语音识别时，将识别内容与预定热词进行比较；

当检测到出现预定热词时，继续在后台监听输入的语音，在收到用户说出特定的请求短语时与用户进行交互。

优选地，所述步骤s13进一步包括：

当语音识别所对应的应用程序为客服服务时，根据识别出的热词查询所述热词所对应的内容，并进行展示响应。

优选地，进一步包括：

预先设置各个热词内容，并对各个热词设置识别概率；

调整每个热词对应的识别概率，所述调整包括增强和减弱。

实施本发明实施例，具有以下的有益效果：

本发明实施例提供一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法，在接收语音数据触发语音识别处理后，根据当前资源利用繁忙情况确定本次语音信号的识别策略，所述识别策略包括：以识别效果优的识别策略，以及以识别速度优先的识别策略；然后根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数并进行语音识别，根据语音识别结果生成对应文本信息并输出。本发明可以实现语音识别与说话人自适应，并自动对识别模型进行参数调整，可以提高语音识别效果；

同时，可以根据识别出的热词查询所述热词所对应的内容，并进行展示响应；从而提高客服的服务响应的针对性。

附图说明

图1为本发明提供的一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法的一个实施例的主流程示意图。

具体实施方式

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。

为使本领域的普通技术人员更加清楚地理解发明的目的、技术方案和优点，以下结合附图和实施例对发明做进一步的阐述。

请参阅图1所示，示出了本发明提供的一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法的一个实施例的主流程示意图。在本实施例中，所述方法包括如下步骤：

步骤s10，通过供电智能坐席接听客户的语音信号；

步骤s11，接收语音数据触发语音识别处理后，根据当前资源利用繁忙情况确定本次语音信号的识别策略，所述识别策略包括：以识别效果优的识别策略，以及以识别速度优先的识别策略；

具体地，在本实施例中，可以自动根据系统运行情况动态调整语音识别策略，例如，在系统较忙时(cpu占用较高)，采用计算量较小但具有足够精度的策略以保证系统的响应速度；在系统不忙时(cpu占用较低)，采用精度更高的策略以达到更优的识别效果。该功能在保障稳定运行的基础上，充分利用系统的计算资源，有利于保护客户的设备投资；相对而言。采用识别速度优先的识别策略可以不需要提取那么多特征，可以减少数据处理量；

步骤s12，根据所选择的识别策略对语音数据进行预分析，判断语音数据来源用户是否需要调整识别参数，如果判断到需要进行调整，则根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数；

可以理解提，在本发明的实施例中，需要预先实施如下的步骤：

预先对用户语音进行收集，学习用户特征；

通过标准通用的识别模型对用户的使用习惯进行学习，根据用户使用记录调整通用的语音识别模型的参数，从而为每个用户配置对应的语音识别模型。可以理解的是，类似于为每个说话人建立对应识别模型，不同说话人的识别模型参数有差异，可以通过通用语音识别模型进行预分析，再根据说话人对应的识别模型进行参数调整；

在具体的应用中，当用户与语音识别系统进行多次会话过程中，系统能够在线提取通话的语音特征，自动调整识别参数，使识别效果得到持续优化；即通过标准通用的识别模型对用户的使用习惯进行学习，根据用户使用记录调整通用的语音识别模型的参数，从而为每个用户配置对应的语音识别模型。

具体地，在一个例子中，所述步骤s12进一步包括：

步骤s120，通过通用语音识别模型进行预分析，分析判断说话人身份，实现语音识别与用户之间的自适应；

步骤s121，根据语音数据来确定语音数据来源用户的语音特征，获得该用户对应的语音识别模型，根据所述语音识别模型判断是否需要调整识别参数，如果判断到需要进行调整，则根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数。

步骤s13，根据调整后的识别参数进行语音识别，根据语音识别结果生成对应文本信息并输出。

在一个例子中，所述步骤s13进一步包括：

在进行语音识别时，将识别内容与预定热词进行比较；其中，预定热词可以是诸如“停电”、“电费”、“开户”等词；

当检测到出现预定热词时，继续在后台监听输入的语音，在收到用户说出特定的请求短语时与用户进行交互。

具体地，在一些例子中，语音识别应用程序能够在说话者说话的同时检测一个特定的词或短语当说话者说到这个短语的时候，识别引擎会把控制权交还给应用程序。在应用程序使用该功能可以使识别器能够在后台监听输入的语音，直到用户说出特定的短语进行请求时才与用户交互；

更加具体地，在另一个例子中，所述步骤s13进一步包括：

当语音识别所对应的应用程序为客服服务时，根据识别出的热词查询所述热词所对应的内容，并进行展示响应。例如，在一些例子中，如将热词相关的服务信息进行展示，类似于实现关联搜索，以便客服人员进行参考；比如，涉及“停电”，则可以把停电相关的原因、解决方案等展示给客服，由客服进行参考提供服务，还可以展示对应的话术内容。

优选地，进一步包括：

预先设置各个热词内容，并对各个热词设置识别概率；

调整每个热词对应的识别概率，所述调整包括增强和减弱。

实施本发明实施例，具有以下的有益效果：

本发明实施例提供一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法，在接收语音数据触发语音识别处理后，根据当前资源利用繁忙情况确定本次语音信号的识别策略，所述识别策略包括：以识别效果优的识别策略，以及以识别速度优先的识别策略；然后根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数并进行语音识别，根据语音识别结果生成对应文本信息并输出。本发明可以实现语音识别与说话人自适应，并自动对识别模型进行参数调整，可以提高语音识别效果；

同时，可以根据识别出的热词查询所述热词所对应的内容，并进行展示响应；从而提高客服的服务响应的针对性。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

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