[发明专利]一种语音通话接入方法及装置

权利要求书

1.一种语音通话接入方法，其特征在于，所述方法包括：

获取客户拨打客服电话时输入的语音和电话号码；

将所述语音作为语音识别模型的输入，在所述语音识别模型中对所述语音进行处理，输出客户的年龄范围，所述语音识别模型由历史数据进行训练得到；

基于所述电话号码，确定数据库中是否存在与所述电话号码对应的客户基本信息；

若存在，则确定所述客户基本信息中的年龄与所述客户的年龄是否匹配，或者利用图像识别技术识别所述客户基本信息中的客户图像，确定所述客户图像对应的年龄，再确定所述客户图像对应的年龄与所述客户的年龄是否匹配；

若匹配，则根据所述客户基本信息，或者所述客户的年龄范围将所述客户的通话接入相应通话级别的语音通话中；所述通话级别用于指示接入人工客服通话的速度；

所述由历史数据进行训练得到语音识别模型的过程，包括：

获取历史数据，所述历史数据包括多个历史语音和与每一历史语音对应的年龄；

对所述历史数据中的历史语音进行异常数据处理，并提取语音特征数据和内容特征数据，包括：对采集到的所述历史语音进行抗噪处理，得到语音的物理属性；并根据所述语音的物理属性进行声纹特征提取，得到包含音质、音长、音高、音强和语速的语音特征数据；根据每一语音通话将客户的说话内容进行语音语义转换，并对语音语义转换后的说话内容进行one-hot编码，得到语音内容特征数据；

利用所述历史数据中的年龄、语音特征数据和内容特征数据对循环神经网络模型进行训练学习，得到训练完成的所述语音识别模型，包括：对所述内容特征数据进行PCA降维；将降维后的内容特征数据和所述语音特征数据分为两部分，一部分的降维后的所述内容特征数据和所述语音特征数据用作训练集，另一部分的降维后的所述内容特征数据和所述语音特征数据用作测试集；根据所述历史数据中的客户年龄对训练集和测试集中的数据标注对应的客户年龄；利用标注年龄后的所述训练集先对循环神经网络模型进行训练学习，得到初始语音识别模型；利用所述测试集对所述初始语音识别模型进行优化训练，得到训练完成的所述语音识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若确定数据库中不存在与所述电话号码对应的客户基本信息，根据所述客户的年龄范围将所述客户的通话接入相应通话级别的语音通话中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的年龄范围将所述客户的通话接入相应通话级别的语音通话中，包括：

判断所述客户的年龄范围是否大于或等于第一年龄阈值；

若大于或等于，将客户的通话接入通话级别高的语音通话中；

若小于，将客户的通话接入通话级别低的语音通话中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户基本信息，或者所述客户的年龄范围将所述客户的通话接入相应通话级别的语音通话中，包括：

判断所述客户基本信息中的年龄或者所述客户的年龄范围是否大于或等于第一年龄阈值；

若大于或等于，将客户的通话接入通话级别高的语音通话中；

若小于，将客户的通话接入通话级别低的语音通话中。