[发明专利]一种语音生成方法及装置

说明书

本发明提供一种语音生成方法及装置，获取客户发送的当前客需服务文本，并提取当前客需服务文本的客需语义信息；将客需语义信息输入语义信息向量生成模型，利用语义信息向量生成模型对客需语义信息进行处理，得到客需语义信息向量；将客需语义信息向量与预先构建的问候语义向量的拼接结果输入问候触发预测模型，利用问候触发预测模型对拼接结果进行问候触发概率预测，得到问候触发概率；若问候触发概率大于预设问候触发阈值，根据客需语义信息向量和预先构建的问候语义向量生成问候文本，并将问候文本转换成问候语音。基于本发明，能够实现利用智能音箱为住店客人提供更优质的服务，进而提升酒店形象与口碑。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，更具体地说，涉及一种语音生成方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，包括智能音箱在内的智能设施已经逐渐在各行业中获得广泛使用，近几年国内酒店数量在急剧增加，面临着严峻的行业竞争压力。

在酒店面临严峻的行业竞争压力的情况下，如何使用智能音箱为住店客人提供更优质的服务，进而提升酒店形象与口碑是当前亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种语音生成方法及装置，以实现利用智能音箱为住店客人提供更优质的服务，进而提升酒店形象与口碑为目的。

本发明第一方面公开一种语音生成方法，应用于智能音箱，所述方法包括：

获取客户发送的当前客需服务文本，并提取所述当前客需服务文本的客需语义信息；

将所述客需语义信息输入语义信息向量生成模型，利用所述语义信息向量生成模型对所述客需语义信息进行处理，得到客需语义信息向量，所述语义信息向量生成模型利用历史客需服务文本训练LSTM神经网络得到；

将所述客需语义信息向量与预先构建的问候语义向量的拼接结果输入问候触发预测模型，利用所述问候触发预测模型对所述拼接结果进行问候触发概率预测，得到问候触发概率，所述问候触发预测模型利用所述历史客需服务文本的客需语义信息向量和所述预先构建的问候语义向量训练所述LSTM神经网络得到；

若所述问候触发概率大于预设问候触发阈值，根据所述客需语义信息向量和所述预先构建的问候语义向量生成问候文本，并将所述问候文本转换成问候语音。

可选的，所述提取所述当前客需服务文本的客需语义信息，包括：

对所述当前客需服务文本进行分词处理，得到所述当前客需服务文本的词句；

对所述当前客需服务文本的词句进行向量化处理，得到客需语义信息。

可选的，所述根据客需语义信息向量和所述预先构建的问候语义向量生成问候文本，包括：

计算所述客需语义信息向量与预先构建的酒店语义信息向量库中每条酒店语义信息向量的第一相似度，所述预先构建的酒店语义信息向量库由多条所述酒店语义信息向量拼接得到；

计算所述客需语义信息向量与预先构建的环境语义信息向量库中每条环境语义信息向量的第二相似度，所述预先构建的环境语义信息向量库由多条所述环境语义信息向量拼接得到；

若各个所述第一相似度中存在大于第一阈值的目标第一相似度，且各个所述第二相似度均不大于第二阈值，根据所述客需语义信息向量、所述酒店语义信息向量库和所述预先构建的问候语义向量生成问候文本；

若各个所述第二相似度中存在大于所述第二阈值的目标第二相似度，且各个所述第一相似度均不大于所述第一阈值，根据所述客需语义信息向量、所述环境语义信息向量库和所述预先构建的问候语义向量生成问候文本；