一种提升客服人员声音感染力的方法及设备与流程

本发明涉及声音美化领域，尤其涉及一种提升客服人员声音感染力的方法及设备。

背景技术：

不管是传统行业，还是现在主流的借助互联网平台经营的各种行业，都离不开客服人员。尤其是新兴行业与高科技行业，大家的技术实力与产品质量往往不相上下，而这个时候比拼的就是服务质量。现有技术中，大部分公司都配有客服部门及相应的客服人员，且都比较重视这个部门与相应的人员。相应的这些人的服务能力对企业的声誉或销售有着较大的影响力，客服人员的服务能力无非是话术及感染力。话术包括了业务知识、沟通技巧、心理学、情商等方面，主要是通过后面培养，而感染力则很难通过后天的努力学习及训练做出较大的改变，这导致企业在招聘客服人员时遇到比较大的困难，及付出较高的成本。现有技术中有采用设备对声音进行美化的，但是这种美化通常都是对歌唱音调、频率等进行调整，或者对音调调节后进行变声处理，现有技术中缺少能够对普通语音进行美化增加感染力的方法或设备。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是如何提升客服人员声音感染力，针对上述要解决的技术问题，现提出一种提升客服人员声音感染力的方法及设备。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种提升客服人员声音感染力的方法，通过如下步骤实现对客服人员的声音感染力提升：

s01,根据用户的反馈评价对客服人员的声音进行评分，选取评分前10％声音作为标准声音；

s02,提取标准声音的特征值并计算出平均值，根据标准声音的方差得到误差范围，将平均值分别加上和减去方差值得到标准特征值范围；

s03,获取目标声音并进行预加重和分帧处理，获取与标准声音相同的特征值；

s04,判断目标声音的特征值是否在标准特征值范围内，若在范围内则直接作为还原声音，若不在范围内则进行加权处理使接近标准特征值范围；

s05,根据步骤s04中加权处理的结果对声音数据进行还原得到声音并输出。

进一步的，所述标准声音的特征值包括音量、音高和频率。

进一步的，所述目标声音的频率为平均频率。

进一步的，所述目标声音的频率还原方法为削弱或加强。

进一步的，所述预加重过程通过预加重数字滤波器实现。

本发明的另一个目的是提供一种提升客服人员声音感染力的设备，包括声音获取模块、预处理模块、比对判断模块、声音美化模块、声音还原模块和声音输出模块，所述声音获取模块用于获取目标声音；所述预处理模块用于获取目标声音的语音信号并进行预加重和分帧处理，并获取与标准声音相同的特征值；所述比对判断模块用于将获取的目标声音的特征值与标准声音的特征值进行比对并判断是否在标准声音的范围内；所述声音美化模块用于对目标声音的特征值进行加权处理使接近标准声音的范围；所述声音还原模块用于根据声音美化模块加权处理的结果继续还原声音得到音频信息数据；所述声音输出模块根据声音还原模块得到的音频信息数据继续输出美化后的声音。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过收集高评价客服人员的声音，建立标准声音的特征范围，通过对目标声音进行采集，并进行判断比对并进行调整使得音频数据范围接近标准声音的特征范围，通过还原得到输出声音的音频信息数据，从而实现对目标声音的感染力提升美化，达到对客服人员声音感染力提升的目的。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图。

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。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。

如图1所示的方法流程，本具体实施例披露了一种提升客服人员声音感染力的方法，通过如下步骤实现对客服人员的声音感染力提升：

s01,根据用户的反馈评价对客服人员的声音进行评分，选取评分前10％声音作为标准声音,可行的，具体的评分方式可以按照客户反馈的满意度进行获取评分。在本发明的其他具体实施方式中也可以采用智能评分的方式，例如可以通过智能语音识别的情绪算法对用户声音进行识别，从而判断出开好户的满意度，实现对客服人员的声音评分。排名的客服人员声音可以选取一个较大的样本量，例如200位以上，对客户反馈结果评分前10％的客服人员的声音进行选取进行特征提取。

s02,提取标准声音的特征值并计算出平均值，根据标准声音的方差得到误差范围，将平均值分别加上和减去方差值得到标准特征值范围。可行的，所述标准声音的特征值包括音量、音高和频率。可行的，音量可以通过音频信息的振幅获取，而频率可以通过音频识别软件对音频图谱扫描识别得到。而音高则通过扫描音频图谱的峰值得到。因而在获取特征值之前需要将目标声音的音频信息数据转化为音频图谱信息。

s03,获取目标声音并进行预加重和分帧处理，获取与标准声音相同的特征值；可行的，所述预加重过程通过预加重数字滤波器实现。例如可以通过预加重数字滤波器h(z)＝1-uz^-1实现预加重，提升信号中的高频分量，使信号的频谱变得平坦，便于之后的分析与计算。上式中u一般取0.94～0.97之间。然后对信号进行加窗分帧处理，将信号分成短时帧。

s04,判断目标声音的特征值是否在标准特征值范围内，若在范围内则直接作为还原声音，若不在范围内则进行加权处理使接近标准特征值范围；优选的，其中，所述目标声音的频率为平均频率。调节过程可以采用对音频数据信息进行调节，为了提高调节的效果，可以在数据调节完成后进行拟合，避免失真的情况出现。可行的，可以设置数据接近范围作为调节阀值，当与特征值的差值小于调节阀值时则视为已经达到美化要求，若差值大于阀值则继续调节。其中，所述目标声音的频率还原方法为削弱或加强。而对音量的调节可以通过频谱幅度，具体输出时可以体现在输出设备的音量大小上。在本发明的其他具体实施方式中还可以采用对其他特征值调节的方式进行美化，特征值可以根据对标准声音的识别得到，识别过程可以采用对比比较的方式，将评价较高的声音与其他声音的音频信息进行比较得到。

s05,根据步骤s04中加权处理的结果对声音数据进行还原得到声音并输出，声音还原过程为音频信息数据读取过程总，将处理过的音频信息数据转化为可识别的传输数据。

可行的，在本具体实施例中，可以采用如下设备进行声音的感染力提升，该设备包括声音获取模块、预处理模块、比对判断模块、声音美化模块、声音还原模块和声音输出模块，所述声音获取模块用于获取目标声音；所述预处理模块用于获取目标声音的语音信号并进行预加重和分帧处理，并获取与标准声音相同的特征值；所述比对判断模块用于将获取的目标声音的特征值与标准声音的特征值进行比对并判断是否在标准声音的范围内；所述声音美化模块用于对目标声音的特征值进行加权处理使接近标准声音的范围；所述声音还原模块用于根据声音美化模块加权处理的结果继续还原声音得到音频信息数据；所述声音输出模块根据声音还原模块得到的音频信息数据继续输出美化后的声音。

具体的，声音获取设备采用耳麦等，也可以直接采用录音音频资料进行录入，预处理模块、比对判断模块、声音美化模块、声音还原模块和声音输出模块等采用一智能ai芯片及相关的电源电路等实现，芯片内集成实现上述功能的程序和算法，实现对声音感染力的提升。

本发明通过收集高评价客服人员的声音，建立标准声音的特征范围，通过对目标声音进行采集，并进行判断比对并进行调整使得音频数据范围接近标准声音的特征范围，通过还原得到输出声音的音频信息数据，从而实现对目标声音的感染力提升美化，达到对客服人员声音感染力提升的目的。可有效改进客服人员的亲和力及整体感染力，提升最终客户的满意度；并且可以降低企业客服人员招聘及选拔的门槛，并最终降低企业经营成本；同样，该技术和设备可以用于各种想改变自己语音感染力的人员，为其带来有效效果。

以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。

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