CN109922213A - 语音咨询时的数据处理方法、装置、存储介质及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于语音咨询技术领域，提供了一种语音咨询时的数据处理方法、装置、存储介质及终端设备。其中，方法包括：采集用户的第一语音信息；确定所述第一语音信息所对应的业务类型；根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；采集用户的第二语音信息；根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
Description
技术领域
本发明属于语音咨询技术领域，尤其涉及一种语音咨询时的数据处理方法、装置、存储介质及终端设备。
背景技术
业务办理与人们的生活息息相关，业务包括银行业务，电信业务和公安业务等等。一般地，人们在办理业务的过程中，需要提前到达业务网点，再按照到达的时间顺序进行取号排队。然而，由于各种原因，用户没有带齐办理业务所需的材料，导致在叫到号开始办理时，才发现材料不全只能先去准备缺少的材料信息，从而导致时间上的浪费，造成业务办理的效率低。
综上所述，目前的业务办理方法存在办理效率低的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种语音咨询时的数据处理方法、装置、存储介质及终端设备，以解决现有技术中业务办理方法存在办理效率低的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种语音咨询时的数据处理方法，包括：
采集用户的第一语音信息；
确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
采集用户的第二语音信息；
根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
本发明实施例的第二方面提供了一种语音咨询时的数据处理装置，包括：
第一采集模块，用于采集用户的第一语音信息；
第一确定模块，用于确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
第二确定模块，用于根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
第二采集模块，用于采集用户的第二语音信息；
获取模块，用于根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
匹配模块，用于将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
第一提醒模块，用于若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
第二提醒模块，用于若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
采集用户的第一语音信息；
确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
采集用户的第二语音信息；
根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
采集用户的第一语音信息；
确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
采集用户的第二语音信息；
根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
本发明通过采集用户的第一语音信息，确定所述第一语音信息所对应的业务类型，根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息，采集用户的第二语音信息，根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息，将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果，若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息，若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息，以使缺少资料的用户自动退出排号的序列，从而缩短了在所述缺少资料的用户后面用户的等待时间，加快了业务办理时间，避免了排到号以后才发现材料没有准备齐全的情况出现，从而提高业务办理的效率，并提高了业务办理的成功率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的业务办理***的架构图；
图2是本发明实施例一提供的业务办理***的实现流程示意图；
图3是本发明实施例二提供的语音咨询时的数据处理装置的示意图；
图4是本发明实施例二提供的语音咨询时的数据处理装置的另一示意图；
图5是本发明实施例二提供的语音咨询时的数据处理装置的再一示意图；
图6是本发明实施例三提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。需要说明的是，以下实施例中所述的业务处理方法，可采用如图1所示的架构。由图1中可见，用户可通过终端设备进行语音输入，相应的语音信息传输至业务提供方后台的IVR(InteractiveVoice Response，互动式语音应答)***中，由IVR***针对语音信息进行语音识别，进而基于识别得到的咨询问题提供业务办理咨询服务。其中，所述的终端设备，包括但不限于：智能手机、智能手表、平板电脑、计算机等具备语音信号采集功能的设备，尤其可以是安装在业务办理场所的座椅上的具备语音信号采集功能的设备。
所述的IVR***可以承载在相应的服务器(或服务器集群)中，为了便于后续描述，将承载有IVR***的服务器(或服务器集群)简称为：服务器。
对于图1中服务器的IVR***而言，更为具体地，该IVR***内除了包含有通用语音识别模型之外，还包含对应于不同业务***的专用语音识别模型。其中，对于任一专用语音识别模型而言，其内部设置有与相应业务***相关的声学模型(Acoustic Model，AM)及语言模型(Language Model，LM)。那么，在实际的语音识别过程中，解码器会调用相应的语音识别模型对待识别的语音数据进行语音识别处理。作为本申请实施例中的一种可行方式，所述的专用语音识别模型，可以通过与某一类型的业务相关的业务术语并结合已存储的咨询问题模板作为训练样本，可采用诸如深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork，RNN)等算法进行训练所得到。也就是说，匹配于不同业务类型的专用语音识别模型，将能够更准确地识别出与该类型业务的相关语音数据。当然，在此并不构成对本申请的限定。
实施例一
图1示出了本发明实施例一提供的语音咨询时的数据处理方法的实现流程示意图。
需要说明的是，本申请实施例中所述的业务处理方法，可采用如图1所示的架构。由图1中可见，用户可通过终端设备进行语音输入，相应的第一语音信息传输至业务提供方后台的IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)***中，由IVR***针对第一语音信息进行语音识别，进而基于识别得到的咨询问题提供业务办理咨询服务。其中，所述的终端设备，包括但不限于：智能手机、智能手表、平板电脑、计算机等具备语音信号采集功能的设备，尤其可以是安装在业务办理场所的座椅上的具备语音信号采集功能的设备。
所述的IVR***可以承载在相应的服务器(或服务器集群)中，为了便于后续描述，将承载有IVR***的服务器(或服务器集群)简称为：服务器。
对于图1中服务器的IVR***而言，更为具体地，该IVR***内除了包含有通用语音识别模型之外，还包含对应于不同业务***的专用语音识别模型。其中，对于任一专用语音识别模型而言，其内部设置有与相应业务***相关的声学模型(Acoustic Model，AM)及语言模型(Language Model，LM)。那么，在实际的语音识别过程中，解码器会调用相应的语音识别模型对待识别的语音数据进行语音识别处理。作为本申请实施例中的一种可行方式，所述的专用语音识别模型，可以通过与某一类型的业务相关的业务术语并结合已存储的咨询问题模板作为训练样本，可采用诸如深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork，RNN)等算法进行训练所得到。也就是说，匹配于不同业务类型的专用语音识别模型，将能够更准确地识别出与该类型业务的相关语音数据。当然，在此并不构成对本申请的限定。
下面将结合如图1所示的架构，对本申请中的业务处理方法进行说明，具体而言，业务处理过程包括如下步骤：
101、采集用户的第一语音信息。
在实际的语音咨询场景下，用户通过语音输入的方式所说出的问题，被用户所使用的终端设备采集后，便可生成相应的第一语音信息。换言之，所述的第一语音信息可认为是经终端设备采集后所生成的音频数据。需要说明的是，终端设备对语音采集的过程中，对语音输入进行滤波、降噪等处理所得到的模拟信号、经过模数转换后所得到的数字信号等，均可认为是本申请中第一语音信息所涵盖的范围。
可以理解，在实际操作时，上述的第一语音信息将发送给业务提供方后台IVR***中，用以进行语音识别。故在本申请实施例中，上述的第一语音信息就是需要进行语音识别处理的。
作为一种可行的方式，用户所发出的第一语音信息，将通过终端设备传输至业务提供方后台的服务器以进行语音识别，此时，将由服务器接收所述的第一语音信息。
102、确定所述第一语音信息所对应的业务类型。
其中，所述第一语音信息包括与业务类型相关的关键字，例如，“申请***”、“办理身份证”和“电话卡挂失”等。
可选地，确定所述第一语音信息所对应的业务类型，具体包括：
201、将所述第一语音信息转换为第一文本。
202、对所述第一文本进行文本格式处理，生成第一标准格式文本。
203、获取所述标准格式文本中属于预设词库的关键字。
204、将所述关键字与第一映射表进行匹配，确定所述标准格式文本所对应的业务类型，所述第一映射表记录了关键字和各个预设的业务类型的对应关系。
对于201和202，用户输入的第一语音信息可能会出现口语化的语句、不包含任何标点符号的语句等多种非标准格式的语句。这样就有可能对后续的查询分析过程造成一定程度的影响，因此，在本申请实施例中，为了提升后续查询分析过程的准确性，采用文本格式处理的方式，将用户输入的第一语音信息转换成规范格式的标准格式文本。
本实施例的标准格式文本，可以是符合服务器进行查询分析时所需的语句，例如：服务器可针对用户所提出的问题，将其转换为主语+谓语+宾语的语句格式。可以理解的是，在实际应用中，标准格式文本将根据不同服务器所定义的标准语句格式而不同，在此并不构成对本申请的限定。
此外，在本申请实施例中，文本格式处理可以包括：分词、格式纠错和/或词意转换处理等，在此并不构成对本申请的限定。
对于203和204，其中，所述第一映射表包括关键字、业务类型，以及关键字和业务类型的映射关系。服务器接收到了用户输入的第一语音信息，便会进行文本格式处理，生成标准格式文本，之后，服务器便会在综合咨询模型中调用各类咨询引擎，对标准格式文本进行处理，获取所述标准格式文本中的关键字，将所述关键字与第一映射表进行匹配，确定所述标准格式文本所对应的业务类型。
103、根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息。
需要说明的是，在本申请实施例中，所述的咨询引擎可以为基础搜索引擎。
当所述咨询引擎为基础搜索引擎时，根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息，可包括：
301、提取所述第一标准格式文本中属于预设词库的关键词；
302、判断预先存储的每个业务类型的必备材料信息中是否存在与所述关键词对应的业务类型；
303、若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中存在与所述关键词对应的业务类型，则获取与所述业务类型对应的必备材料信息；
304、若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中不存在与所述关键词对应的业务类型，则在预设知识库中检索与所述关键词相对应的业务信息，根据所述业务信息关联所述业务类型，获取与所述业务类型对应的必备材料信息。
其中，预设词库可以是在线***中存储各类业务的详细说明、设置流程、获取流程、注意事项、常见问题等信息的数据库。
例如：假设经过文本格式处理得到的标准格式文本为“什么是华润通联名***”，那么，服务器调用了基础搜索引擎后，该基础搜索引擎将针对该标准格式文本，在知识库中进行检索，并将检索到有关华润通联名***业务的说明信息作为一种咨询结果。进一步地，根据预先存储的华润通联名***业务的必备材料信息，获取与所述华润通联名***业务对应的必备材料信息。
104、采集用户的第二语音信息。
105、根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息。
对于104和105，作为本发明的一种实施方式，在确定用户需要办理的业务类型后，才去采集用户的第二语音信息。用户输入的第二语音信息可能会出现口语化的语句、不包含任何标点符号的语句等多种非标准格式的语句。这样就有可能对后续的查询分析过程造成一定程度的影响，因此，在本申请实施例中，为了提升后续查询分析过程的准确性，采用文本格式处理的方式，将用户输入的第二语音信息转换成规范格式的标准格式文本。之后，服务器便会在综合咨询模型中调用各类咨询引擎，对标准格式文本进行处理。需要说明的是，所述标准格式文本，可以是符合服务器进行查询分析时所需的语句，例如：服务器可针对用户所提出的问题，将其转换为主语+谓语+宾语的语句格式。当然，在实际应用中，标准格式文本将根据不同服务器所定义的标准语句格式而不同，在此并不构成对本申请的限定。此外，在本申请实施例中，文本格式处理可以包括：分词、格式纠错和/或词意转换处理等，在此并不构成对本申请的限定。在经过上述处理之后，基于预先存储的关键字与业务类型的映射关系，以及从所述第二语音信息中获取的关键字，获取用户为所述业务类型的已准备材料信息。
106、将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果。
107、若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息。
108、若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
其中，对于步骤106、107和108，其中，必备材料信息是缺一不可的，因此将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，主要是判断用户已准备材料信息是否包括必备材料信息，若用户已准备材料信息包括必备材料信息，则匹配结果为用户准备的材料齐全，提醒用户等待以进行业务办理；若用户已准备材料信息不包括必备材料信息，则匹配结果为用户准备的材料不齐全，根据所述匹配结果获取用户缺少的材料信息，并给所述用户发送提醒信息，所述提醒信息包括所述用户缺少的材料信息，用户通过所述提醒信息获知缺少的材料信息后，显然用户在银行等候的过程被叫号前可以先去准备缺少的材料，而避免被叫号后才发现材料不全耽误时间而降低办理效率的问题。
需要说明的是，在本申请实施例中，作为本发明的另一种实施方式，用户通过输入第一语音信息提出第一个问题，然后通过输入第二语音信息提出第二个问题，若有必要通过输入第三语音信息提出第三个问题。其中，所述咨询引擎可以为问答搜索引擎或交互式引擎。
本发明通过采集用户的第一语音信息，确定所述第一语音信息所对应的业务类型，根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息，采集用户的第二语音信息，根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息，将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果，若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息，若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息，以使缺少资料的用户自动退出排号的序列，从而缩短了在所述缺少资料的用户后面用户的等待时间，加快了业务办理时间，避免了排到号以后才发现材料没有准备齐全的情况出现，从而提高业务办理的效率，并提高了业务办理的成功率。
当所述咨询引擎为问答搜索引擎时，所述业务处理方法还包括：
109、根据所述用户的历史问答记录，确定所述第一标准格式文本与所述历史问答记录的关联关系。
110、根据与该标准格式文本具有关联关系的历史问答记录，生成咨询结果。
实际应用时，用户通过终端设备上的麦克风输入问题，某些场景下，用户所输入的问题与用户之前输入的问题之间具有一定关联，例如：用户通过语音信息输入第一个问题“华润通联名***包括哪几类卡”，并得到了相应的答复(如，黑金卡，白金卡和普卡)，此时，假设用户继续输入“白金卡”。显然，若只针对用户提出的第二个问题进行查询，将不能得到有效的答复。从该示例中可知，用户所提出的两个问题之间具有关联性：第二个问题是基于第一个问题的基础上提出的。故在本申请实施例中，问答搜索引擎将确定问题文本与历史问答记录的关联关系，也即，问答搜索引擎将分析上下文内容，从而依据此进行问题检索。
当所述咨询引擎为交互式引擎时，所述业务处理方法还包括：
111、将所述第二语音信息转换为第二文本；
112、对所述文本进行文本格式处理，生成第二标准格式文本；
其中，111和112的实现过程分别与201和202类似，在此不再赘述。
113、当识别出所述第二标准格式文本中不符合预设的业务条件信息时，根据预先训练的交互模型生成业务条件确认语句，根据所述业务条件确认语句生成咨询结果；
114、当识别出所述第二标准格式文本中包含符合预设的业务条件信息时，发送与识别出的所述业务相关的应用程序编程接口的调用指令，生成咨询结果。
对于113，例如：假设标准格式文本为“我想查询***账单”，较为明显地，该标准问题文本中缺少了所要查询的***账单时间(本示例中，账单时间就是一种业务条件信息)，如：2017年1月份的***账单，或2016年全年的***账单等等。所以，交互式引擎将会针对该标准格式文本，根据预先训练的交互模型，追问该用户，生成诸如“请问具体要查询什么时间段的行用卡账单”等追问语句，以便确认具体的业务条件。当然，所述的预先训练的交互模型，可由服务器预先根据人工客服***中的与业务相关的交互语句及场景训练而成，这里并不构成对本申请的限定。
对于114，当交互式引擎识别出了标准格式文本所对应的业务时，将会调用该业务的API，以访问该业务，获得相应的业务信息。
例如：假设标准格式文本为“我要查询2017年1月份的账单”，那么，该交互式引擎对该标准格式文本进行识别后，将调用账单查询业务的API，以访问账单查询业务，将用户所要查询的2017年1月份的账单信息作为咨询结果。
结合上述内容可见，在上述的多种咨询引擎的作用下，可以针对用户所提出的多元化的问题进行处理，并返回给用户多元化的答复，对于一些简单的业务，可直接自助终端设备的协助下进行办理。
当然，在实际应用时，还可以根据实际应用的需要添加不同的咨询引擎，这里并不构成对本申请的限定。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二
请参考图3，其示出了本发明实施例二提供的语音咨询时的数据处理装置的示意图。所述语音咨询时的数据处理装置，包括：第一采集模块31，第一确定模块32，第二确定模块33，第二采集模块34，获取模块35，匹配模块36，第一提醒模块37和第二提醒模块38。其中，各模块的具体功能如下：
第一采集模块31，用于采集用户的第一语音信息；
第一确定模块32，用于确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
第二确定模块33，用于根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
第二采集模块34，用于采集用户的第二语音信息；
获取模块35，用于根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
匹配模块36，用于将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
第一提醒模块37，用于若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
第二提醒模块38，用于若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
可选地，第一确定模块32，包括：
转换单元321，用于将所述第一语音信息转换为第一文本；
处理单元322，用于对所述第一文本进行文本格式处理，生成第一标准格式文本；
第一获取单元323，用于获取所述标准格式文本中属于预设词库的关键字；
确定单元324，将所述关键字与第一映射表进行匹配，确定所述标准格式文本所对应的业务类型，所述第一映射表记录了关键字和各个预设的业务类型的对应关系。
可选地，第二确定模块33包括：
提取单元331，用于提取所述第一标准格式文本中属于预设词库的关键词；
判断单元332，用于判断预先存储的每个业务类型的必备材料信息中是否存在与所述关键词对应的业务类型；
第二获取单元333，用于若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中存在与所述关键词对应的业务类型，则获取与所述业务类型对应的必备材料信息；
第三获取单元334，用于若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中不存在与所述关键词对应的业务类型，则在预设知识库中检索与所述关键词相对应的业务信息，根据所述业务信息关联所述业务类型，获取与所述业务类型对应的必备材料信息。
可选地，语音咨询时的数据处理装置30还包括：
第三确定模块，用于根据所述用户的历史问答记录，确定所述第一标准格式文本与所述历史问答记录的关联关系；
第一生成模块，用于根据与该标准格式文本具有关联关系的历史问答记录，生成咨询结果。
可选地，所述语音咨询时的数据处理装置30还包括：
转换模块，用于将所述第二语音信息转换为第二文本；
第二生成模块，用于对所述文本进行文本格式处理，生成第二标准格式文本；
第三生成模块，用于当识别出所述第二标准格式文本中不符合预设的业务条件信息时，根据预先训练的交互模型生成业务条件确认语句，根据所述业务条件确认语句生成咨询结果；
第四生成模块，用于当识别出所述第二标准格式文本中包含符合预设的业务条件信息时，发送与识别出的所述业务相关的应用程序编程接口的调用指令，生成咨询结果。
本发明实施例提供的语音咨询时的数据处理装置，通过采集用户的第一语音信息，确定所述第一语音信息所对应的业务类型，根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息，采集用户的第二语音信息，根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息，将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果，若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息，若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息，以使缺少资料的用户自动退出排号的序列，从而缩短了在所述缺少资料的用户后面用户的等待时间，加快了业务办理时间，避免了排到号以后才发现材料没有准备齐全的情况出现，从而提高业务办理的效率，并提高了业务办理的成功率。
实施例三
图6是本发明实施例三提供的终端设备的示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如语音咨询时的数据处理方法程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个语音咨询时的数据处理方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至108。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块和/或单元的功能，例如图3所示模块31至38的功能。
示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成第一采集模块，第一确定模块，第二确定模块，第二采集模块，获取模块，匹配模块，第一提醒模块和第二提醒模块。其中，各模块的具体功能如下：
第一采集模块，用于采集用户的第一语音信息；
第一确定模块，用于确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
第二确定模块，用于根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
第二采集模块，用于采集用户的第二语音信息；
获取模块，用于根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
匹配模块，用于将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
第一提醒模块，用于若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
第二提醒模块，用于若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种语音咨询时的数据处理方法，其特征在于，包括：
采集用户的第一语音信息；
确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
采集用户的第二语音信息；
根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
2.根据权利要求1所述的语音咨询时的数据处理方法，其特征在于，确定所述第一语音信息所对应的业务类型，包括：
将所述第一语音信息转换为第一文本；
对所述第一文本进行文本格式处理，生成第一标准格式文本；
获取所述标准格式文本中属于预设词库的关键字；
将所述关键字与第一映射表进行匹配，确定所述标准格式文本所对应的业务类型，所述第一映射表记录了关键字和各个预设的业务类型的对应关系。
3.根据权利要求2所述的语音咨询时的数据处理方法，其特征在于，根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息包括：
提取所述第一标准格式文本中属于预设词库的关键词；
判断预先存储的每个业务类型的必备材料信息中是否存在与所述关键词对应的业务类型；
若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中存在与所述关键词对应的业务类型，则获取与所述业务类型对应的必备材料信息；
若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中不存在与所述关键词对应的业务类型，则在预设知识库中检索与所述关键词相对应的业务信息，根据所述业务信息关联所述业务类型，获取与所述业务类型对应的必备材料信息。
4.根据权利要求2所述的语音咨询时的数据处理方法，其特征在于，在根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息之后，还包括：
根据所述用户的历史问答记录，确定所述第一标准格式文本与所述历史问答记录的关联关系；
根据与该标准格式文本具有关联关系的历史问答记录，生成咨询结果。
5.根据权利要求1所述的语音咨询时的数据处理方法，其特征在于，在根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息之后，还包括：
将所述第二语音信息转换为第二文本；
对所述文本进行文本格式处理，生成第二标准格式文本；
当识别出所述第二标准格式文本中不符合预设的业务条件信息时，根据预先训练的交互模型生成业务条件确认语句，根据所述业务条件确认语句生成咨询结果；
当识别出所述第二标准格式文本中包含符合预设的业务条件信息时，发送与识别出的所述业务相关的应用程序编程接口的调用指令，生成咨询结果。
6.一种语音咨询时的数据处理装置，其特征在于，包括：
第一采集模块，用于采集用户的第一语音信息；
第一确定模块，用于确定所述第一语音信息所对应的业务类型；
第二确定模块，用于根据所述业务类型确定所述业务类型的必备材料信息；
第二采集模块，用于采集用户的第二语音信息；
获取模块，用于根据所述第二语音信息获取所述用户为所述业务类型准备的已准备材料信息；
匹配模块，用于将所述业务类型的已准备材料信息与所述必备材料信息进行匹配，获得匹配结果；
第一提醒模块，用于若所述匹配结果为用户准备的材料齐全，则发出关于用户等待以进行业务办理的提醒信息；
第二提醒模块，用于若所述匹配结果为用户准备的材料不齐全，则根据所述匹配结果获取缺少准备的材料信息，并向所述用户发送关于补充缺少准备的材料信息的提醒信息。
7.根据权利要求6所述的语音咨询时的数据处理装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
转换单元，用于将所述第一语音信息转换为第一文本；
处理单元，用于对所述第一文本进行文本格式处理，生成第一标准格式文本；
第一获取单元，用于获取所述标准格式文本中属于预设词库的关键字；
确定单元，将所述关键字与第一映射表进行匹配，确定所述标准格式文本所对应的业务类型，所述第一映射表记录了关键字和各个预设的业务类型的对应关系。
8.根据权利要求7所述的语音咨询时的数据处理装置，其特征在于，第二确定模块包括：
提取单元，用于提取所述第一标准格式文本中属于预设词库的关键词；
判断单元，用于判断预先存储的每个业务类型的必备材料信息中是否存在与所述关键词对应的业务类型；
第二获取单元，用于若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中存在与所述关键词对应的业务类型，则获取与所述业务类型对应的必备材料信息；
第三获取单元，用于若预先存储的每个业务类型的必备材料信息中不存在与所述关键词对应的业务类型，则在预设知识库中检索与所述关键词相对应的业务信息，根据所述业务信息关联所述业务类型，获取与所述业务类型对应的必备材料信息。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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