[发明专利]一种语音质检的方法、装置及网络设备

说明书

本发明提供了一种语音质检的方法、装置及网络设备，该方法包括：获取待质检语音信息；其中，所述待质检语音信息为用户与客服之间的语音对话信息；根据所述待质检语音信息，获得目标用户信息和目标客服信息；根据所述目标用户信息，利用意图识别模型，获得用户意图信息；其中，所述意图识别模型包括机器学习模型和/或深度网络学习模型；根据所述用户意图信息和所述目标客服信息，获得所述待质检语音信息的质检结果。本发明的方案解决了现有技术中的语音质检方法灵活性差且质检准确率较低的问题。

技术领域

本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种语音质检的方法、装置及网络设备。

背景技术

目前在客服行业，需要大量的质检员对客服通话内容进行人工质检，这种质检方式不但需要很大的人力资源，而且质检效率较低、质检不规范。

近年来，随着智能技术的不断深入和发展，推动了各个领域的智能信息化建设工作。其中，智能质检系统通过利用语音识别、自然语音理解等技术，可以对海量的客服录音进行自动质检，能够提升质检效率，提高质量检验普及率。

然而，现有的质检系统大多基于规则或关键词匹配的方式，需要质检人员实时总结提炼规则或关键词，对规则和关键词的依赖度高，灵活性差，并不能做到智能质检，质检准确率较低。

发明内容

本发明提供一种语音质检的方法、装置及网络设备，解决了现有技术中的语音质检方法灵活性差且质检准确率较低的问题。

第一方面，本发明的实施例提供一种语音质检的方法，包括：

获取待质检语音信息；其中，所述待质检语音信息为用户与客服之间的语音对话信息；

根据所述待质检语音信息，获得目标用户信息和目标客服信息；

根据所述目标用户信息，利用意图识别模型，获得用户意图信息；其中，所述意图识别模型包括机器学习模型和/或深度网络学习模型；

根据所述用户意图信息和所述目标客服信息，获得所述待质检语音信息的质检结果。

可选地，所述根据所述待质检语音信息，获得目标用户信息和目标客服信息，包括：

对所述待质检语音信息进行语音识别，获得用户文本信息和客服文本信息；

分别对所述用户文本信息和所述客服文本信息进行预处理操作，获得所述目标用户信息和所述目标客服信息。

可选地，所述根据所述目标用户信息，利用意图识别模型，获得用户意图信息，包括：

确定所述目标用户文本信息中的字数是否大于预设字数；

在所述字数大于所述预设字数的情况下，利用所述深度网络学习模型进行用户意图识别，获得用户意图信息；或者，

在所述字数小于或等于所述预设字数的情况下，利用所述机器学习模型进行用户意图识别，获得用户意图信息。

可选地，所述在所述字数大于所述预设字数的情况下，利用所述深度网络学习模型进行用户意图识别，获得用户意图信息，包括：

获取所述目标用户文本信息对应的字向量和拼音向量；

将所述字向量和所述拼音向量输入至所述深度网络学习模型；

利用所述深度网络学习模型的卷积层，分别对所述字向量和所述拼音向量进行卷积和池化操作，获得字特征向量和拼音特征向量；

利用所述深度网络学习模型的向量拼接层，将所述字特征向量和所述拼音特征向量拼接，并进行归一化操作，获得拼接特征向量；

将所述拼接特征向量输入至所述深度网络学习模型的注意力层，进行自注意力计算，得到注意力值；