[发明专利]一种结合RPA与AI的早媒体识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种结合RPA与AI的早媒体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获得早媒体样本数据，对所述早媒体样本数据进行数据切分，获得多个样本切片数据；对各样本切片数据分别进行语音识别，并根据语音识别结果确定每个样本切片数据的标注信息；利用所述多个样本切片数据和对应的标注信息，对构建的待训练的早媒体识别模型进行训练，获得训练后的早媒体识别模型，训练后的早媒体识别模型用于对输入的待识别的早媒体数据进行识别。本申请通过早媒体训练样本数据自动标注和早媒体识别模型训练实现了高效准确的早媒体识别，显著降低了对计算资源的占用，提高了早媒体识别的并发。

技术领域

本申请实施例涉及文本理解技术领域，尤其涉及一种结合 RPARobotic ProcessAutomation，机器人流程自动化)与AI(Artificial Intelligence，人工智能)的早媒体识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

机器人流程自动化(Robotic Process Automation，简称：RPA)是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。早媒体是媒体信息的一部分，其具体可在存在于一段媒体信息的起始部分，例如，电话呼叫时的呼叫等待提示音等。在智能交互系统中，对早媒体的信息进行识别，并根据识别结果采用相应的交互处理方式完成智能交互中必不可少的部分。

在现有技术中，早媒体识别是利用自动语音识别技术(Automatic SpeechRecognition，简称ASR)实现的。通过将早媒体的语音信息转换为文字信息，再对文字信息的语义进行分析，以确定智能交互系统在后续的交互处理方式。但是，由于ASR技术是一种非常消耗机器资源的技术，现有技术中当利用该技术进行早媒体识别将会较大的消耗计算资源，提高业务成本。

发明内容

本申请实施例提供一种结合RPA与AI的早媒体识别方法、装置、设备及存储介质，解决了自动语音识别技术计算资源占用高和并发低问题，从而提高了早媒体识别的并发数和准确率。

第一方面，本申请实施例提供一种结合RPA与AI的早媒体识别方法，包括：

S1、获得早媒体样本数据，对所述早媒体样本数据进行数据切分，获得多个样本切片数据；其中，相邻的任意两个样本切片数据之间的部分数据存在数据交集；

S2、对各样本切片数据分别进行语音识别，并根据语音识别结果确定每个样本切片数据的标注信息；

S3、利用所述多个样本切片数据和对应的标注信息，对构建的待训练的早媒体识别模型进行训练，获得训练后的早媒体识别模型；所述训练后的早媒体识别模型用于对输入的待识别的早媒体数据进行识别。

可选实施例中，如上所述的S3具体包括：

S31、对各样本切片数据分别进行短时傅里叶变换，获得每个样本切片数据的待训练切片数据；

S32、将各待训练切片数据与其对应的标注信息输入至待训练的早媒体识别模型，以对构建的待训练的早媒体识别模型进行训练，获得训练后的早媒体识别模型。

可选实施例中，如上所述的S2具体包括：

S21、利用ASR技术对所述各样本切片数据进行语音识别，分别获得各样本切片数据对应的切片文本信息；

S22、将各切片文本信息与预设的目标文本信息进行比对，获得每一样本切片数据对应的标注信息。

可选实施例中，S1之前还包括：

S101、对获得的样本数据进行数据增强处理，获得早媒体样本数据。