[发明专利]电力行业客服中心语音转译建模方法、系统及介质

说明书

本发明公开的一种电力行业客服中心语音转译建模方法、系统及介质，其中方法包括：获取实时通话音频，识别客户音频与客服音频；基于训练好的转译神经网络模型对所述客户音频与所述客服音频进行转译；获取所述客户音频的情绪判别因子，得到情绪判别结果并记录；基于所述情绪判别结果根据预设反馈机制发出对应提醒完成建模。本发明通过训练好的转译神经网络对客户的通话内容进行实时转译，并且在与客服沟通过程中可以检测客户的情绪变化，以通过反馈机制采取对应的解决措施；同时本发明还可以自动更新客服人员的工作日志，能够自动识别客服人员身份，并就其服务的客户进行实时记录，不会出现漏记或者恶意被篡改的现象。

技术领域

本发明涉及语音转译技术领域，更具体的，涉及一种电力行业客服中心语音转译建模方法、系统及介质。

背景技术

随着社会经济的稳步发展，目前，我国 60万千瓦、90万千瓦超临界机组已经投产发电，国产百万千瓦级超超临界机组也即将投产，通过引进国际先进技术，国内合作生产的30万千瓦大型循环流化床锅炉发电设备、9F级联合循环燃气轮机、60万千瓦级压水堆核电站和70万千瓦三峡水轮机组等发电设备在性价比上已经具有了国际竞争力。

随着电力行业的蓬勃发展，应运而生了很多配套的基础业务与设施，其中，电力行业的客服中心是一门基础且不可或缺的业务领域，客服需要24小时全天候作业，并且对各种问题都需要及时给出解决意见与回答对应的问题，大多的工作模式都是客服人员手动接听客户电话，并纪录关键点信息，常常因为漏记或者恶意修改导致出现各式各样的问题，降低了工作效率；同时针对一些偏激的客户或者新入职的客服人员需要实时观测心理情绪变化，避免将事件进一步恶化，以有效降低投诉率，保证每次通话服务的质量。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种电力行业客服中心语音转译建模方法、系统及介质，能够自动转译客户通话内容并且可以识别客户情绪波动反馈不同的解决办法，还可以自动更新工作日志以避免遗漏或者恶意修改。

本发明第一方面提供了一种电力行业客服中心语音转译建模方法，包括以下步骤：

获取实时通话音频，识别客户音频与客服音频；

基于训练好的转译神经网络模型对所述客户音频与所述客服音频进行转译；

获取所述客户音频的情绪判别因子，得到情绪判别结果并记录；

基于所述情绪判别结果根据预设反馈机制发出对应提醒完成建模。

本方案中，所述转译神经网络模型的训练方法，具体为：

获取历史时间的音频数据和音频文本信息；

将所述历史时间的音频数据和音频文本信息进行预处理，得到训练样本集；

将所述训练样本集输入至初始化的所述转译神经网络模型中训练；

获取输出结果的准确率；

若所述准确率大于预设的准确率阈值，则停止训练，得到所述转译神经网络模型。

本方案中，所述获取所述客户音频的情绪判别因子得到情绪判别结果并记录，具体为：

收集所述情绪判别因子得到情绪量化值；

根据所述情绪量化值与时长得到目标情绪曲线；

基于所述目标情绪曲线，提取两段预设时间范围内的变化率，记为与；

比较、与预设变化阈值的大小关系，其中，

若、均小于所述预设变化阈值，则不触发所述反馈机制；

否则，触发所述反馈机制。

本方案中，所述基于所述情绪判别结果根据预设反馈机制发出对应提醒完成建模，具体为：