[发明专利]基于座席语音的话术支持系统

权利要求书

1.一种基于座席语音的话术支持系统，其特征在于，包括：

多个座席终端，由座席人员持有；以及

分析服务器，与所述座席终端相通信连接，

其中，所述座席终端具有用于对所述座席人员在进行座席通话时的座席语音进行采集的语音采集部以及用于将所述座席语音发送给所述分析服务器的终端侧通信部，

所述分析服务器具有：

座席语音存储部，存储有多个从各个所述座席终端接收到的座席语音；

话术标签预测部，基于预设的话术预测模型依次对被存储的每个所述座席语音所对应的话术等级进行预测并输出该座席语音所对应的表示所述话术等级的话术标签以及该座席语音的置信度；

语音样本分类部，根据所述话术标签将所述座席语音进行分类并形成与各个所述话术标签分别对应的多个语音样本集；

样本获取部，分别从各个所述语音样本集获取所述置信度最高的前n个座席语音作为代表性样本；

语料库提取形成部，对每个所述代表性样本进行语料提取并加总形成含有与每个所述话术等级相对应的多个语料的语料库；

话术词句获取部，用于对所述语料库进行遍历并基于每个话术等级获取m个样本语料作为话术词句；

话术支持库存储部，用于将所述话术词句以及相应的所述话术等级进行对应存储并形成一个话术支持库；

话术支持词句获取部，基于所述座席终端发送的话术支持请求从所述话术支持库中获取相应的话术词句作为话术支持词句；以及

服务侧通信部，用于将获取到的所述话术支持词句发送给所述座席终端从而为所述座席人员提供话术支持，

所述话术预测模型包括：

输入模块，用于输入所述座席语音；

多视图提取模块，用于对所述座席语音进行多视图特征提取并得到对应该座席语音的多视图特征；

特征权重提取模块，基于L1范数对所述多视图特征进行回归以及归一化并得到对应每一个训练语音的特征权重；

预测模块，包含预定数量个基分类器，分别用于对所述多视图特征进行预测并得到各自的中间预测结果；以及

输出融合模块，基于所述特征权重对所有的所述中间预测结果进行融合从而得到对应所述座席语音的所述话术标签以及所述置信度，

所述预定数量个基分类器通过如下步骤构建得到：

步骤S1，获取用于进行训练的训练语音；

步骤S2，对所述训练语音进行多视图特征提取并得到对应该训练语音的训练用多视图特征；

步骤S3，基于L1范数对所述训练用多视图特征进行回归以及归一化并得到对应每一个所述训练语音的特征权重；

步骤S4，基于所述特征权重对所述训练用多视图特征进行概率抽样得到预定数量个训练用特征子集；

步骤S5，基于每个所述训练用特征子集分别训练构建一个所述基分类器从而得到所述预定数量个基分类器，

所述多视图特征包括文本特征、时域特征以及频域特征，

所述多视图提取模块具有：

文本处理提取单元，用于将语音数据处理为预处理词并进行提取得到对应文本信息的文本特征；以及

语音处理提取单元，用于对所述语音数据进行处理从而提取得到对应该语音的时域特征以及频域特征，

所述语音处理提取单元包括：

语音转换部分，用于将所述语音数据转换为梅尔频率倒谱系数；以及

特征指标提取部分，基于所述梅尔频率倒谱系数进行特征提取从而得到所述时域特征以及所述频域特征，

所述时域特征包括波形因子、脉冲因子、峭度、偏度、裕度因子和峰值，

所述频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差。

2.根据权利要求1所述的基于座席语音的话术支持系统，其特征在于：

其中，所述语料库提取形成部具有：

文本转换单元，依次将每个所述代表性样本转换对应的文本信息；

语料提取单元，用于对所述文本信息进行分词、分句以及提取主题词操作从而得到包含词、句子以及关键词的所述样本语料；

向量化处理单元，用于对所述样本语料进行向量化；

语料库构建单元，将所有样本语料按照每一类的所述话术标签分别进行加总形成语料库。