[发明专利]基于语音识别的产品推荐方法及相关设备

说明书

本发明公开了一种基于语音识别的产品推荐方法及相关设备，涉及机器学习领域，所述方法包括：获取用户对关于目标产品的预设问题的应答语音；提取所述应答语音的语音特征参数；基于声学模型及所述应答语音，确定所述用户的目标产品的标签；使用基于MAP算法的GMM‑UBM模型，结合所述语音特征参数，确定所述用户的性别及年龄范围；基于所述用户的目标产品的标签、和所述用户的性别及年龄范围，向所述用户推荐产品。所述方法提高了推荐产品的精准度。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，特别是涉及基于语音识别的产品推荐方法及相关设备。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，越来越多的工作由机器代替人工自动进行，例如在推销保险产品、理财产品这一领域，现在多由电子客服代替推销人员自动向用户推荐相应的产品。

在传统技术中，电子客服向用户推荐相应的产品时，是通过声学模型识别出用户应答语音中、关于对产品的需求信息，根据需求信息向用户推荐相应的产品的。但在这种情形下，由于关于用户的一些个人信息不便于直接向用户提问，造成信息的缺失，导致向用户推荐产品的准确度不高。

发明内容

基于此，为解决相关技术中如何从技术层面上更加精准地基于语音识别向用户推荐产品所面临的技术问题，本发明提供了一种基于语音识别的产品推荐方法、装置及电子设备。

第一方面，提供了一种基于语音识别的产品推荐方法，包括：

获取用户对关于目标产品的预设问题的应答语音；

基于声学模型及所述应答语音，确定所述用户的目标产品的标签；

提取所述应答语音的语音特征参数；

使用基于MAP算法的GMM-UBM模型，结合所述语音特征参数，确定所述用户的性别及年龄范围；

基于所述用户的目标产品的标签、和所述用户的性别及年龄范围，向所述用户推荐产品。

在本公开的一示例性实施例中，基于声学模型及所述应答语音，确定所述用户的目标产品的标签，包括：

将所述应答语音输入所述声学模型，获取所述应答语音对应的文本；

对所述文本进行分词，提取出所有实词；

根据所述实词与预设标签词库的匹配结果，确定所述用户的目标产品的标签。

在本公开的一示例性实施例中，在所述根据所述实词与预设标签词库的匹配结果，确定所述用户的目标产品的标签之前，包括：

以标签词作为根节点，与所述标签词语义相近词汇作为对应根节点的子节点的方式建立词汇节点森林；

将所述词汇节点森林确定为所述标签词库。

在本公开的一示例性实施例中，根据所述实词与预设标签词库的匹配结果，确定所述用户的目标产品的标签，包括：

对各所述实词，确定所述预设标签词库中与所述实词相同的词汇所在节点森林的子节点；

将所述子节点所属根节点的标签词确定为所述用户的目标产品的标签。

在本公开的一示例性实施例中，使用基于MAP算法的GMM-UBM模型，结合所述语音特征参数，确定所述用户的性别及年龄范围，包括：

获取预训练的GMM-UBM模型，所述GMM-UBM模型有着经过预训练后的第一模型参数；

基于所述语音特征参数与MAP算法，获取所述GMM-UBM模型适应所述语音特征参数的第二模型参数；

将所述第一模型参数与所述第二模型参数进行融合，得到有着自适应模型参数的GMM-UBM模型；