[发明专利]一种基于持续学习的客服通话语音识别方法

说明书

一种基于持续学习的客服通话语音识别方法，首先训练初始语音识别模型；其次设场景个数为s，分别对于及，获取第s个95598客服通话业务场景的语音和文本标注资料，使用持续学习方法对初始语音识别模型及第个95598客服通话语音识别持续学习模型参数调整，获得第s个95598客服通话语音识别持续学习模型；最后将待识别的95598客服通话语音输入到第s个95598客服通话语音识别持续学习模型，获得待识别的95598客服通话语音中文文本。本发明能够持续适应通话业务场景变化，不断提升语音识别模型的适应能力，具备面对新通话业务场景的持续学习能力，以保持或提升模型在各个场景下的语音识别效果，同时克服模型在适应新通话业务场景的过程中存在的灾难性遗忘问题。

技术领域

本发明属于语音识别技术领域，具体涉及一种基于持续学习的客服通话语音识别方法。

背景技术

在电力企业供电服务过程中，客户服务作为一项重要的经营活动，不仅关系到电力客户的切身利益和电力企业的经营效益，更影响到电力行业作为国家重要支柱产业的社会责任与企业形象。随着电力体制改革和国家全面深化改革的纵深推进，营造良好的客户体验和客户满意度对电力企业管理水平提出了更大的挑战。

95598全国供电服务热线作为国家电网公司重要的客服渠道，具有方便性和快捷性，已成为电力客户提供诉求的优选方式，95598工单文件的规范性更是后续分析、解决客户诉求的必要前提。

但是，由于不同层面电力客户语言表述能力、反馈信息准确性差异等问题，人工填写的95598工单文件的全面性、准确性、客观性均无法得到保证。因此，为满足电话语音识别的技术需求，电力客户服务中心利用人工智能技术对客户的电话语音数据进行语音识别，有助于保障工单文件的规范性。

现有的面向客服通话领域的语音识别模型，均是在模型训练完成后投入应用，应用过程中模型不再进行调整，无法避免由于通话业务场景变化引发的语音识别精度下降问题。然而，当前国家电网公司正积极推动构建以新能源为主体的新型电力系统建设，全力服务于双碳目标，在电力系统转型的新形势下，面对用户群体和用户用电模式的改变，新的电话场景和对话内容正不断出现。

因此，随着电力业务的不断拓展和电话场景的不断涌现，亟需一种能够持续适应通话业务场景变化的语音识别方法，在保证原有电话场景通用性的基础上不断提升语音识别模型的适应能力，即模型应具备面对新通话业务场景的持续学习能力，以保持或提升模型在各个场景下的语音识别效果，同时克服模型在适应新通话业务场景的过程中存在的灾难性遗忘问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于持续学习的客服通话语音识别方法。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

一种基于持续学习的客服通话语音识别方法，其特征在于：所述识别方法的步骤为：

S1、使用公开中文语音识别数据集训练初始语音识别模型；

S2、设场景个数为s，对于，为适应第s个95598客服通话业务场景，获取第s个95598客服通话业务场景的语音资料和文本标注资料，使用持续学习方法对所述初始语音识别模型参数进行调整，获得第s个95598客服通话语音识别持续学习模型；

S3、对于，为适应第s个95598客服通话业务场景，获取第s个95598客服通话业务场景的语音资料和文本标注资料，使用持续学习方法对第个95598客服通话语音识别持续学习模型参数进行调整，获得第s个95598客服通话语音识别持续学习模型；