[发明专利]一种电话应答状态检测方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种电话应答状态检测方法，其特征在于，包括：

实时生成与被呼叫用户的语音应答波形信号的预设时长片段相对应的特征帧；

将所述特征帧输入到预先训练好的神经网络模型中，以得到所述特征帧的检测结果数据；

将所述检测结果数据进行归一化处理，以得到所述被呼叫用户的应答状态结果数据；

当所述应答状态结果数据指示一种应答状态的置信度大于预设阈值时，输出所述置信度大于预设阈值的应答状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征帧输入到预先训练好的循环神经网络中，以得到所述特征帧的检测结果数据，包括：

使用预先训练好的深度神经网络生成所述特征帧的预设维度的特征向量；

将所述特征帧的特征向量输入到所述循环神经网络，以得到所述特征帧的检测结果数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征帧输入到预先训练好的循环神经网络中，以得到所述特征帧的检测结果数据，包括：

使用预先训练好的深度神经网络生成所述特征帧的预设维度的特征向量；

将所述特征帧的特征向量与所述深度神经网络对历史特征帧生成的历史检测结果数据的记忆信号结合，并输入到所述循环神经网络，以得到所述特征帧的检测结果数据；

其中，所述历史特征帧是根据在先获取的被呼叫用户的语音应答波形信号生成的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征帧输入到预先训练好的循环神经网络中，以得到所述特征帧的检测结果数据，包括：

使用预先训练好的深度神经网络生成所述特征帧的预设维度的特征向量；

将所述特征帧的特征向量、所述深度神经网络对历史特征帧生成的历史检测结果数据的记忆信号、以及前一个特征帧的应答状态结果数据相结合，并输入到所述循环神经网络，以得到所述特征帧的检测结果数据；

其中，所述历史特征帧是根据在先获取的被呼叫用户的语音应答波形信号生成的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当所述应答状态结果数据指示的所有应答状态的置信度均不大于预设阈值时，继续根据后续生成的特征帧得到新的应答状态结果数据，直到新的应答状态结果数据指示一种应答状态的置信度大于预设阈值为止。

6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述深度神经网络的输出耦合至所述循环神经网络的输入，所述循环神经网络的输出耦合至用于对所述检测结果数据进行归一化处理的归一化指数函数层；所述神经网络模型通过以下方式训练：

从样本波形信号中获取多个样本特征帧，每个样本特征帧对应所述样本波形信号的一个预设时长片段；

对每个所述样本特征帧进行数据标注，以得到多个包含样本特征帧及其应答状态标注结果的数据对；

将所述数据中的样本特征帧作为所述神经网络模型的输入，将所述数据对中的应答状态作为所述神经网络模型的输出，训练所述神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

对于任意一个当前输入的样本特征帧，以其在所述深度神经网络的输出数据和所述循环神经网络对历史样本特征帧的输出数据共同作为所述循环神经网络的输入数据。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

对于任意一个当前输入的样本特征帧，以其前一个样本特征帧对应的应答状态标注结果、其在所述深度神经网络的输出数据和所述循环神经网络对历史样本特征帧的输出数据共同作为所述循环神经网络的输入数据。