[发明专利]一种根据语音内容进行数据评价的方法及装置

权利要求书

1.一种根据语音内容进行数据评价的方法，其特征在于，包括：

获取包含客户与客服的对话的语音内容，对所述语音内容进行分析处理，得到多个自然语句；

对所述多个自然语句进行情绪识别，生成顺序与多个自然语句的时间先后顺序一致的情绪序列；

根据所述情绪序列生成对应的数据评价结果，包括：根据所述情绪序列中不同的情绪在所述语音内容中的开始和结束比例位置，从多个维度生成对应的数据评价结果，所述维度包括客户维度以及客服维度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述语音内容进行分析处理包括：

对所述语音内容按时域进行切分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对切分后的语音内容进行角色识别，并对角色识别后的语音内容进行身份标识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对切分后的语音内容进行角色识别，并对角色识别后的语音内容进行身份标识包括:

根据所述语音内容的声纹对切分后的所述语音内容进行角色识别，对角色识别后的语音内容进行身份编号。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述语音内容按时域进行切分包括：

对所述语音内容进行角色识别，并对角色识别后的语音内容进行身份标识,对身份标识后的语音内容按时域进行切分。

6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述语音内容进行分析处理还包括：对所述语音内容进行降噪处理。

7.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述多个自然语句进行情绪识别，生成顺序与多个自然语句的时间先后顺序一致的情绪序列包括：

根据深度神经网络模型对所述多个自然语句进行情绪识别，生成顺序与多个自然语句的时间先后顺序一致的所述情绪序列。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据深度神经网络模型对所述多个自然语句进行情绪识别，生成顺序与多个自然语句的时间先后顺序一致的所述情绪序列包括：

根据对所述语音内容的切分获得多个具有时间先后顺序关系的语音分段，所述语音分段为所述自然语句，将多个所述语音分段按照所述时间先后顺序输入到所述深度神经网络模型中进行情绪识别，生成顺序与多个自然语句的时间先后顺序一致的所述情绪序列。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述根据深度神经网络模型对所述多个自然语句进行情绪识别，生成顺序与多个自然语句的时间先后顺序一致的所述情绪序列之前，所述方法还包括 ：

获取用于训练的语音内容样本，并对所述语音内容样本进行情绪标注；

使用标注后的语音内容样本对深度神经网络模型进行训练学习，获得用于情绪识别的深度神经网络模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述使用标注后的语音内容样本对深度神经网络模型进行训练学习，获得用于情绪识别的深度神经网络模型包括：对标注后的语音内容样本进行预处理，所述预处理包括傅里叶变换处理和降噪处理；

使用进行了标注和预处理后的所述语音内容样本，对深度神经网络模型进行训练学习，获得用于情绪识别的深度神经网络模型。

11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述情绪序列为包含多个字符的字符序列，所述字符序列中的字符与情绪一一对应。