CN106971710A - 电力营业厅人员语音异常事件识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及服务水平评估技术领域，具体的说是一种基于短时能量语音特征的电力营业厅人员语音异常事件识别方法及装置，包括：语音预处理模块，主要对输入的语音进行使用前的预处理，语音预处理模块包含端点检测模块和去噪处理模块，其中端点检测模块是利用语音短时平均能量检测出语音的端点处，去噪处理模块对语音进行去噪处理；本发明能够智能分析营业员语音，当营业员情绪发生变化时可以智能提醒营业员注意控制当前情绪，以较好的服务态度为客户服务，提高客户满意度，对营业员异常情绪存档管理，可以为营业员业绩评定提高参考，起到良好的监督管理效果。
Description
技术领域
本发明涉及服务水平评估技术领域，具体的说是一种基于短时能量语音特征的电力营业厅人员语音异常事件识别方法及装置。
背景技术
企业的服务质量关系着企业的发展，如果服务做得不到位，就不能赢得客户和整个行业的口碑，没有好的口碑企业将无法长足发展。所以，企业的服务质量就显得至关重要。供电营业厅作为电力客户办理用电业务的服务窗口，直接与客户面对面打交道，工作人员的一言一行无不彰显着企业服务质量和国网品牌形象。营业人员的素质直接影响着供电服务质量，作为直接面向客户服务的营业人员，其服务态度的好坏关系着客户体验和服务质量。因此，实现对营业人员服务态度的监管，可作为提升其服务质量的有效手段之一。
对营业人员进行服务态度监管，可以采用的手段主要有两种：第一种是采集视频信息通过人工监管的方式，根据视频监控，通过营业员的面部表情、动作等信息判断营业员的服务态度，这种方式需要人工坚守，增加了人工成本，而且由于人自身生理上的弱点，无法察觉细小的情节，从而导致管理上的疏漏，使得管理效率比较低。第二种方式是采集营业员的语音对话，通过分析语音来判断营业员当前的情绪状态，这种方式实现简单，无需人工坚守、轮训，***自动分析推送异常信息。
在对营业员情绪进行监管时，采用智能音频分析，具有直观、准确、及时和内容丰富等优越性。语音中的短时能量表现为声音的响度，当人处于愤怒等激动情绪时声音的响度会增大很多，因此利用语音的短时能量特征值判断营业员的情绪变化，具有很好的区分性。
发明内容
为解决上述问题，提出一种基于短时能量的电力营业厅人员语音异常事件识别方法及装置，通过对电力营业员的语音分析，监控营业员服务态度，当营业员出现异常情绪时将异常情绪事件存档，作为考核营业员的参考。
为实现上述目的，本发明采用如下方案：
一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，包含以下步骤：
步骤A，对输入的语音进行预处理，主要是对语音进行端点检测和去噪处理，然后输出处理后的语音，
步骤B，将预处理后的语音进行分割，截取成大小相同的语音段，计算每个语音段的短时能量特征值，输出每个语音段及其短时能量特征值，
步骤C，接收步骤B输出的数据，将第一段语音段的短时能量特征值作为参照值，其他语音段的短时能量特征值分别与参照值进行比较，判断每个语音段的异常情况，输出异常语音段，
步骤D，处理异常事件，对步骤C输出的异常语音进行数据存储，将异常事件信息推送给管理员进行核实。
所述步骤A中，对语音的端点检测主要包括以下步骤：
步骤A1，利用迭代算法训练无声语音段和有声语音段的短时平均能量过度阈值，
步骤A2，分帧处理待检测的语音，提取语音的第一帧，
步骤A3，计算已提取帧的短时平均能量值，判断是否超过过度阈值，没有超过，提取下一帧，继续执行步骤A3，超过则说明该帧时语音段的端点，执行步骤A4，
步骤A4，输出检测到的端点后的语音。
所述步骤A1中的迭代算法，具体实现步骤如下：
A1.1采集数量相同的无声语音段和有声语音段训练样本，
A1.2计算每个语音段的短时能量特征值，依据计算，其中w(n)为窗函数，N为窗长，
A1.3求无声语音段的平均短时能量值M1和有声语音段的平均短时能量值M2，设定M＝(M1+M2)/2为初始阈值，
A1.4所有测试样本，如果其短时能量值大于阈值M判定为有声，否则判定为无声，
A1.5根据判断结果与样本数据，计算判断的有声语音与无声语音的准确率，
A1.6如果无声语音的准确率大于有声语音的准确率，则向下调整阈值M，执行A1.4，如果无声语音的准确率小于有声语音的准确率向上调整阈值M，执行A1.4。当无声语音的准确率大于有声语音的准确率相同时则返回阈值M为有声语音和无声语音过度阈值。
所述步骤B中，将预处理后的语音进行分割，截取成大小相同的语音段，计算每个语音段的短时能量特征值，输出每个语音段及其短时能量特征值，主要实现步骤如下：
B1，将预处理后的语音分割成时间段相同的语音段，按语音段的起始时间命名该语音段，
B2，计算每段语音的短时能量特征值，通过计算，其中w(n)为窗函数，N为窗长，
B3，将每个语音段及其短时能量特征值输出，
所述步骤C中，接收步骤B输出的数据，将第一段语音段的短时能量特征值作为参照值，其他语音段的短时能量特征值分别与参照值进行比较，判断每个语音段的异常情况，输出异常语音段。主要步骤如下：
C1，在B2输入的语音段中，选取其中时间最早的第一个语音段的短时能量特征值作为判定语音段是否异常的参照值，
C2，其他每个语音段的短时能量特征值与选取的参照值做除法的到一个比值。
C3，设定一个阈值，如果C2中得到的比值小于该阈值，则语音段正常，否则该语音段异常，将异常语音输出，
其中C3中阈值的设定，是根据大量生气的语音段的短时能量值的平均值与大量平静的语音段的短时能量值的平均值做比值得到的。
所述步骤D中，处理异常事件，对步骤C输出的异常语音进行数据存储，将异常事件信息推送给管理员进行核实。具体步骤如下：
D1，将C中输出的异常语音段存入分布式文件***，返回该异常语音段的地址，
D2，将异常语音段在分布式文件***中的地址存入本地数据库中，
D3，将该异常事件推送给管理员进行核实，管理员根据数据库地址获取到异常语音段核实是否异常。
基于短时能量的营业厅人员语音异常事件识别装置，包括：
语音预处理模块，主要对输入的语音进行使用前的预处理，语音预处理模块包含端点检测模块和去噪处理模块，其中端点检测模块是利用语音短时平均能量检测出语音的端点处，去噪处理模块对语音进行去噪处理；
特征提取模块，主要实现语音短时能量特征值的计算，从语音端点处开始连续截取相同长度的语音段，计算每个语音段的短时能量值；
异常事件判断模块，根据特征提取模块得出的每个语音段的短时能量值，判断该语音段的两种状态，设定一个阈值，如果语音的短时能量值大于该阈值，则判定为异常状态，否则，判定为正常状态；
异常事件处理模块，该模块根据异常事件判断模块输入的异常事件做出响应，将该异常语音上传至文件存储***模块，语音地址存储在本地数据库；
文件存储***模块，该模块采用分布式文件存储***，用于存储异常语音段；
数据库模块，本地数据库用于存储异常语音段在文件存储***中的地址。
本发明的有益效果：
智能分析营业员语音，当营业员情绪发生变化时可以智能提醒营业员注意控制当前情绪，以较好的服务态度为客户服务，提高客户满意度。
对营业员异常情绪存档管理，可以为营业员业绩评定提高参考，起到良好的监督管理效果。
附图说明：
图1基于短时能量的电力营业厅人员语音异常事件识别装置
图2基于短时能量的电力营业厅人员语音异常事件识别方法流程图
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，是基于短时能量的电力营业厅人员语音异常事件识别装置，主要包括：
语音预处理模块，将输入的语音进行预处理，检测出语音的端点，并对输入的语音进行去噪处理。语音预处理模块包含端点检测模块和去噪模块，端点检测模块是利用语音的短时平均能量值来确定语音的端点处；去噪模块是去除语音中的噪声；
特征提取模块，该模块实现对语音段的短时能量特征值的计算，首先对语音进行等长分割处理，截取一定长度的语音段，然后计算该语音段的短时能量值，并交给异常事件判断模块判断该语音的状态；
异常事件判断模块，根据特征提取模块得出的语音段的短时能量值，判断该语音段的状态，分正常与异常两种状态。以语音的最开始的第一段作为参考，因为对话开始时营业员情绪都是比较平静的，随后每一段语音段与第一段语音段对比，如果比值超过设定阈值，则判断为异常。该阈值是利用大量愤怒语音段的平均短时能量值与相同数量的平静语音段的平均短时能量值做比值得出的；
异常事件处理模块，该模块根据异常事件判断模块输入的异常事件做出响应，将该异常语音上传至文件存储***模块，语音地址存储在本地数据库；
文件存储***模块，该模块采用分布式文件存储***，用于存储异常语音段，在需要查看的时候可以随时调出。随着数据量的增长，分布式存储***可以很好的应对存储容量小、数据增长快、数据备份、数据安全等方面的问题；
数据库模块，本地数据库用于存储异常语音段在文件存储***中的地址，在进行异常语音段查询时，首先在本地数据库查找到语音段在文件存储***的地址，然后根据地址查看语音段内容。
如图2所示，是基于短时能量的电力营业厅人员语音异常事件识别方法流程图，流程如下：
步骤101，对输入的语音进行预处理，主要是对语音进行端点检测和去噪处理，然后输出处理后的语音。端点检测：首先利用迭代算法训练无声语音段和有声语音段的短时平均能量过度阈值，采集50个无声语音段和50个有声语音段训练样本，计算每个语音段的短时能量特征值，求无声语音段的平均短时能量值M1和有声语音段的平均短时能量值M2，设定M＝(M1+M2)/2为初始阈值。判断所有测试样本，如果其短时能量值大于阈值M判定为有声，否则判定为无声。计算判断的有声语音与无声语音的准确率，如果无声语音的准确率大于有声语音的准确率，则向下调整阈值M，继续判断样本，如果无声语音的准确率小于有声语音的准确率向上调整阈值M，继续判断样本。当无声语音的准确率大于有声语音的准确率相同时则返回阈值M为有声语音和无声语音过度阈值。然后分帧处理待检测的语音，提取语音的所有帧并计算所有帧的短时平均能量值，从第一帧开始逐帧判断是否超过过度阈值，超过则说明该帧是语音段的端点，输出检测到的端点后的语音。
步骤102，将预处理后的语音进行分割，按语音顺序依次截取5s长的语音段，并以语音段开始时间命名，计算每个语音段的短时能量特征值，输出每个语音段及其短时能量特征值。
步骤103，接收步骤102输出的数据，将第一段语音段的短时能量特征值作为参照值，其他语音段的短时能量特征值分别与参照值进行做除法得到一个比值，设定一个阈值，该阈值根据50个生气的语音段的短时能量值的平均值与50个平静的语音段的短时能量值的平均值做比值得到的。如果得到的比值小于该阈值，则语音段正常，否则该语音段异常，将异常语音输出。
步骤104，处理异常事件，对步骤103输出的异常语音存入分布式文件***，返回该异常语音段的地址。将该地址存入本地数据库中。将该异常事件推送给管理员进行核实，管理员根据数据库地址获取到异常语音段核实是否异常。
本发明的有益效果：
智能分析营业员语音，当营业员情绪发生变化时可以智能提醒营业员注意控制当前情绪，以较好的服务态度为客户服务，提高客户满意度。
对营业员异常情绪存档管理，可以为营业员业绩评定提高参考，起到良好的监督管理效果。
Claims (7)
1.一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤A，对输入的语音进行预处理，主要是对语音进行端点检测和去噪处理，然后输出处理后的语音，
步骤B，将预处理后的语音进行分割，截取成大小相同的语音段，计算每个语音段的短时能量特征值，输出每个语音段及其短时能量特征值，
步骤C，接收步骤B输出的数据，将第一段语音段的短时能量特征值作为参照值，其他语音段的短时能量特征值分别与参照值进行比较，判断每个语音段的异常情况，输出异常语音段，
步骤D，处理异常事件，对步骤C输出的异常语音进行数据存储，将异常事件信息推送给管理员进行核实。
2.根据权利要求1所述的一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，其特征在于所述步骤A中，对语音的端点检测主要包括以下步骤：
步骤A1，利用迭代算法训练无声语音段和有声语音段的短时平均能量过度阈值，
步骤A2，分帧处理待检测的语音，提取语音的第一帧，
步骤A3，计算已提取帧的短时平均能量值，判断是否超过过度阈值，没有超过，提取下一帧，继续执行步骤A3，超过则说明该帧时语音段的端点，执行步骤A4，
步骤A4，输出检测到的端点后的语音。
3.根据权利要求2所述的一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，其特征在于步骤A1中的迭代算法，具体实现步骤如下：
A1.1采集数量相同的无声语音段和有声语音段训练样本，
A1.2计算每个语音段的短时能量特征值，依据计算，其中w(n)为窗函数，N为窗长，
A1.3求无声语音段的平均短时能量值M1和有声语音段的平均短时能量值M2，设定M＝(M1+M2)/2为初始阈值，
A1.4所有测试样本，如果其短时能量值大于阈值M判定为有声，否则判定为无声，
A1.5根据判断结果与样本数据，计算判断的有声语音与无声语音的准确率，
A1.6如果无声语音的准确率大于有声语音的准确率，则向下调整阈值M，执行A1.4，如果无声语音的准确率小于有声语音的准确率向上调整阈值M，执行A1.4。当无声语音的准确率大于有声语音的准确率相同时则返回阈值M为有声语音和无声语音过度阈值。
4.根据权利要求1所述的一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，其特征在于所述步骤B中，将预处理后的语音进行分割，截取成大小相同的语音段，计算每个语音段的短时能量特征值，输出每个语音段及其短时能量特征值，主要实现步骤如下：
B1，将预处理后的语音分割成时间段相同的语音段，按语音段的起始时间命名该语音段，
B2，计算每段语音的短时能量特征值，通过计算，其中w(n)为窗函数，N为窗长，
B3，将每个语音段及其短时能量特征值输出。
5.根据权利要求1所述的一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，其特征在于所述步骤C中，接收步骤B输出的数据，将第一段语音段的短时能量特征值作为参照值，其他语音段的短时能量特征值分别与参照值进行比较，判断每个语音段的异常情况，输出异常语音段。主要步骤如下：
C1，在B2输入的语音段中，选取其中时间最早的第一个语音段的短时能量特征值作为判定语音段是否异常的参照值，
C2，其他每个语音段的短时能量特征值与选取的参照值做除法的到一个比值。
C3，设定一个阈值，如果C2中得到的比值小于该阈值，则语音段正常，否则该语音段异常，将异常语音输出，
其中C3中阈值的设定，是根据大量生气的语音段的短时能量值的平均值与大量平静的语音段的短时能量值的平均值做比值得到的。
6.根据权利要求1所述的一种电力营业厅人员语音异常事件识别方法，其特征在于所述步骤D中，处理异常事件，对步骤C输出的异常语音进行数据存储，将异常事件信息推送给管理员进行核实。具体步骤如下：
D1，将C中输出的异常语音段存入分布式文件***，返回该异常语音段的地址，
D2，将异常语音段在分布式文件***中的地址存入本地数据库中，
D3，将该异常事件推送给管理员进行核实，管理员根据数据库地址获取到异常语音段核实是否异常。
7.一种电力营业厅人员语音异常事件识别装置，其特征在于基于短时能量的营业厅人员语音异常事件识别装置，包括：
语音预处理模块，主要对输入的语音进行使用前的预处理，语音预处理模块包含端点检测模块和去噪处理模块，其中端点检测模块是利用语音短时平均能量检测出语音的端点处，去噪处理模块对语音进行去噪处理；
特征提取模块，主要实现语音短时能量特征值的计算，从语音端点处开始连续截取相同长度的语音段，计算每个语音段的短时能量值；
异常事件判断模块，根据特征提取模块得出的每个语音段的短时能量值，判断该语音段的两种状态，设定一个阈值，如果语音的短时能量值大于该阈值，则判定为异常状态，否则，判定为正常状态；
异常事件处理模块，该模块根据异常事件判断模块输入的异常事件做出响应，将该异常语音上传至文件存储***模块，语音地址存储在本地数据库；
文件存储***模块，该模块采用分布式文件存储***，用于存储异常语音段；
数据库模块，本地数据库用于存储异常语音段在文件存储***中的地址。
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