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CN109215654A - 实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统 - Google Patents

实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统 Download PDF

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CN109215654A CN201811230829.5A CN201811230829A CN109215654A CN 109215654 A CN109215654 A CN 109215654A CN 201811230829 A CN201811230829 A CN 201811230829A CN 109215654 A CN109215654 A CN 109215654A
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狄佳贵
孙思明
秦垠峰
闫冰
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Beijing Zhi He Dafang Technology Co Ltd
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Beijing Zhi He Dafang Technology Co Ltd
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明公开了实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，包括：Android内核、语音识别模块、自然语言处理模块、通话管理模块，所述Android内核通信于所述语音识别模块，所述语音识别模块通信于所述自然语言处理模块，所述自然语言处理模块通信于所述通话管理模块。与现有技术相比，本发明的优点：(1)针对大量依赖移动电话进行客户服务、产品销售的场景，提高了新人的入职效率，帮助新人更快上岗；(2)为老员工提供服务，减少查询填写表单的工作量；(3)帮助管理人员更好的了解客服员工的工作情况，是否有违规话术的产生。

Description

实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统
技术领域
本发明涉及客服辅助系统技术领域，尤其是一种实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统。
背景技术
语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别(isolated word recognition)，关键词识别(或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。
而在客服系统在工作中便是把自然语言处理语音识别两项技术结合起来与客户进行沟通，但是现有技术中的客服系统大多功能单一，遇到问题时需要客服专员自身客服，系统本身没有辅助性，不利于更好的服务客户。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足，本发明提供了实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，通过人工智能技术在客服坐席的对话过程中，并结合针对性的工程技术实现，在移动端实时的为客服生成话术提示及思路导航等，帮助客服更好等回答所服务客户的问题，帮助新人客服快速上岗，帮助有经验的客服更好的工作。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，包括：Android内核、语音识别模块、自然语言处理模块、通话管理模块，所述Android内核通信于所述语音识别模块，所述语音识别模块通信于所述自然语言处理模块，所述自然语言处理模块通信于所述通话管理模块。
对本发明进一步的描述，所述Android内核在当客服接听或拨打所服务客户的电话时，调用Android音频提取模块，实时获取到客户和客服双方通话过程中产生的实时PCM格式音频流。
对本发明进一步的描述，所述语音识别模块当客服接听或拨打所服务客服当电话时，客服和客服分别产生出一条相应格式当语音流，通过asr识别技术，产生出区分讲话人的客服和客户的对话文本。
对本发明进一步的描述，所述语音识别模块当接收的数据格式为8kHz采样率、16bit采样深度、WAV或PCM格式的语音数据流。
对本发明进一步的描述，所述自然语言处理模块在接收到客服和客户的对话文本后，通过该模块识别出a对话所处于的阶段；b敏感词匹配；c话术推荐；d客户画像；e辅助信息。
对本发明进一步的描述，a对话所处于的阶段，下一阶段对话应向什么方向进行；b敏感词匹配，对话中出现了敏感词语，对这些词语进行提示并记录，用于客服坐席所做对话的标准性；c话术推荐，根据识别文本，推荐出客服应该表达的内容，减少客服的背诵工作及查阅工作，提高回答的效率和准确性；d客户画像，匹配出需要记录的客户画像内容并保存，减少客户记录工作；e辅助信息，给出对话语速，坐席语音比例等信息，帮助客服调整语速，调整讲话比例等，以更好等完成坐席服务。
对本发明进一步的描述，所述通话管理模块对每通对话对音频内容进行asr识别文本，nlp产生信息进行储存，在指定页面进行展示，方便管理者掌握每个坐席对任务完成情况，结合音频，采纳率检测，文本，敏感词检测等多个方式更好的了解坐席表现情况。
与现有技术相比，本发明的优点：
(1)针对大量依赖移动电话进行客户服务、产品销售的场景，提高了新人的入职效率，帮助新人更快上岗；
(2)为老员工提供服务，减少查询填写表单的工作量；
(3)帮助管理人员更好的了解客服员工的工作情况，是否有违规话术的产生。
附图说明
图1是本发明的系统示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1，如图1所示：
本系统通过定制的Android内核，当客服接听或拨打所服务客户的电话时，调用Android音频提取模块，实时获取到客户和客服双方通话过程中产生的实时PCM格式音频流。
语音识别模块接收的数据格式为8kHz采样率、16bit采样深度、WAV或PCM格式的语音数据流，当客服接听或拨打所服务客服当电话时，客服和客服分别产生出一条相应格式当语音流，通过asr识别技术，产生出区分讲话人的客服和客户的对话文本。
自然语言处理模块在接收到客服和客户的对话文本后，通过该模块识别出：a，对话所处于的阶段，下一阶段对话应向什么方向进行。b，敏感词匹配，对话中出现了敏感词语，对这些词语进行提示并记录，用于客服坐席所做对话的标准性。c，话术推荐，根据识别文本，推荐出客服应该表达的内容，减少客服的背诵工作及查阅工作，提高回答的效率和准确性。d，客户画像，匹配出需要记录的客户画像内容并保存，减少客户记录工作。e，辅助信息，给出对话语速，坐席语音比例等信息，帮助客服调整语速，调整讲话比例等，以更好等完成坐席服务。
通话管理模块对每通对话对音频内容，asr识别文本，nlp产生信息进行储存，在指定页面进行展示，方便管理者掌握每个坐席对任务完成情况，结合音频，采纳率检测，文本，敏感词检测等多个方式更好的了解坐席表现情况。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体型式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，包括：Android内核、语音识别模块、自然语言处理模块、通话管理模块，所述Android内核通信于所述语音识别模块，所述语音识别模块通信于所述自然语言处理模块，所述自然语言处理模块通信于所述通话管理模块。
2.根据权利要求1所述的实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，所述Android内核在当客服接听或拨打所服务客户的电话时，调用Android音频提取模块，实时获取到客户和客服双方通话过程中产生的实时PCM格式音频流。
3.根据权利要求1所述的实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，所述语音识别模块当客服接听或拨打所服务客服当电话时，客服和客服分别产生出一条相应格式当语音流，通过asr识别技术，产生出区分讲话人的客服和客户的对话文本。
4.根据权利要求3所述的实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，所述语音识别模块当接收的数据格式为8kHz采样率、16bit采样深度、WAV或PCM格式的语音数据流。
5.根据权利要求1所述的实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，所述自然语言处理模块在接收到客服和客户的对话文本后，通过该模块识别出a对话所处于的阶段；b敏感词匹配；c话术推荐；d客户画像；e辅助信息。
6.根据权利要求5所述的实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，a对话所处于的阶段，下一阶段对话应向什么方向进行；b敏感词匹配，对话中出现了敏感词语，对这些词语进行提示并记录，用于客服坐席所做对话的标准性；c话术推荐，根据识别文本，推荐出客服应该表达的内容，减少客服的背诵工作及查阅工作，提高回答的效率和准确性；d客户画像，匹配出需要记录的客户画像内容并保存，减少客户记录工作；e辅助信息，给出对话语速，坐席语音比例等信息，帮助客服调整语速，调整讲话比例等，以更好等完成坐席服务。
7.根据权利要求1所述的实时语音识别和自然语言处理的移动端智能客服辅助系统，其特征在于，所述通话管理模块对每通对话对音频内容进行asr识别文本，nlp产生信息进行储存，在指定页面进行展示，方便管理者掌握每个坐席对任务完成情况，结合音频，采纳率检测，文本，敏感词检测等多个方式更好的了解坐席表现情况。
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