[发明专利]基于AI情感的租车场景外呼方法

说明书

本发明公开了一种基于AI情感的租车场景外呼方法，其应用于外呼系统，所述方法包括：步骤S1：将所有语音数据划分为若干个情感种类；步骤S2：将外呼通话划分为若干个租车业务种类；构成若干个租车业务种类参数；步骤S3：接收当前语音数据，判断所述当前语音数据的所述租车业务种类，提取所述当前语音数据中的基音频率；步骤S4：将所述基音频率与若干个所述情感种类中的一种相匹配，构成一基音种类参数；步骤S5：生成情感指标；步骤S6：对所述当前语音数据进行判定，本发明通过对语音情感、基音种类参数和业务种类的判断，结合租车业务体系内不同的外呼业务场景，准确判断出用户对当前外呼语音的接受度。

技术领域

本发明涉及智能外呼技术领域，具体涉及一种基于AI情感的租车场景外呼方法。

背景技术

随着金融行业及其他行业的不断发展，业务产品的多元化程度越来越高。通过自动外呼或人工外呼方式进行新老产品推介和业务处理，是目前产品营销推广和业务处理的重要手段之一。

现有的技术方案仅为一种通用的判断方案，简单的声音判断并不足以对租车业务的特定业务外呼场景作出精准的判断，不能根据业务状态等不同因素，对当前沟通对象所处状态作出精确判断。

发明内容

本发明的目的是为了提供基于AI情感的租车场景外呼方法。旨在解决现有技术中判断方案简单，不足以对租车业务的特定业务外呼场景作出精准的判断、不能根据业务状态的因素对当前沟通对象所处状态作出精确判断的问题。

为达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

本发明提供了一种基于AI情感的租车场景外呼方法，其应用于外呼系统，包括：

步骤S1：获取若干个语音数据，若干个语音数据从所述外呼系统中获取，根据语音情感，将所有所述语音数据划分为若干个情感种类；

步骤S2：根据不同的业务类型，将外呼通话划分为若干个租车业务种类，构成若干个租车业务种类参数；

步骤S3：获取当前语音数据，判断当前所述语音数据的所述租车业务种类参数，提取当前所述语音数据中的基音频率；

步骤S4：将所述基音频率与若干个所述情感种类中的一种相匹配，构成一基音种类参数；

步骤S5：根据所述基音种类参数和所述租车业务种类参数，生成情感指标；

步骤S6：根据所述情感指标，对所述当前语音数据进行判定。

优选的，在所述步骤S1中，若干个所述情感种类包括五种情感种类，具体包括：“愤怒”、“平静”、“焦急”、“高兴”和“惊讶”这五种所述情感种类中的一种或其任意一组合。

优选的，在步骤S2中，若干个所述租车业务种类包括四种，具体包括：救援、回访、催账和通知这四种所述租车业务种类参数中的一种或其任意一组合；所述根据若干个所述租车业务种类，构成若干个租车业务种类参数的步骤为：根据若干个所述租车业务种类的首字母，构成若干个所述租车业务种类参数。

优选的，在发起所述外呼通话前，所述外呼系统收集当前所需外呼通话用户的信息，并对所述外呼通话标记一对应的所述租车业务种类的标签。

优选的，在所述步骤S4中，所述构成一基音种类参数包括：

根据所述语音数据中的语音语速和音量的高低，对所述语音数据中的基音进行判定，构成一基音种类参数。

优选的，在所述步骤S5中，所述生成情感指标的步骤包括：

步骤S5.1：在所述外呼系统中预设若干个情感指标类型标签；

步骤S5.2：所述外呼系统接收到当前语音数据时，对所述当前语音数据的情感指标类型进行判定；