CN110321415A - 一种电话套接式电话机器人*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电话套接式电话机器人***，由主机和多个分机组成，所述主机为主服务器，主机内设置有业务类型判断机器人，所述业务类型判断机器人内包括业务类型判断语音库，该语音库内包含有业务类型相关的关键词，所述分机为分支服务器，分机内包含含有不同语句段的语音库。本发明的电话机器人***，将电话通过业务类型判断机器人将用户识别为办理不同类型业务的类型，将其转接至该业务类型的子模块下，这样缓解主机服务器压力，面对海量数据的处理效率更高，且不易造成拥堵。
Description
技术领域
本发明涉及电话服务技术相关领域，具体是一种电话套接式电话机器人***。
背景技术
IVR，交互式语音问答（人机对话），是当今计算机科学与电信科学技术的新潮流的Unified communications（UC-Communications integrated to optimize businessprocesses，实时一体化的通信服务以优化业务流程）的重要内容。IVR技术中运用的语音识别（ASR），是一门交叉学科，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。
现有的智能对话机器人基本都是基于服务器后台，无具体硬件，均是购买移动网关后，在windows电脑上实现的网页版识别和操控，使用移动网关统一拨打目标电话。由于所有的客户都是使用在服务器端的统一网关，多卡工作信号干扰严重，网络容易出现延时。此外，智能电话机器人将语音对话***集成在主服务器内，所有与用户产生的交互内容均通过该语音对话***产生，而不同的业务类型，其办理的在面对大量用户访问，产生海量业务数据时，服务器难免会无法承受压力，出现宕机问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电话套接式电话机器人***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种电话套接式电话机器人***，由主机和多个分机组成，所述主机为主服务器，主机内设置有业务类型判断机器人，所述业务类型判断机器人内包括业务类型判断语音库，该语音库内包含有业务类型相关的关键词，所述分机为分支服务器，分机内分别包含业务咨询机器人、业务查询机器人、业务办理机器人、业务取消机器人和业务投诉机器人，所述业务咨询机器人、业务查询机器人、业务办理机器人、业务取消机器人和业务投诉机器人分别包含业务咨询语音库、业务查询语音库、业务办理语音库、业务取消语音库和业务投诉语音库，上述业务咨询语音库、业务查询语音库、业务办理语音库、业务取消语音库和业务投诉语音库内存储有与业务类型对应的语音段。
作为本发明进一步的方案：所述业务类型判断语音库的构建方法是：将包含业务类型词语的录音转换为相对的多条文本信息，对文本信息进行预处理，提取出关键词，建立对应的模式库，经过算法训练得到语音库并保存到存储介质中。
作为本发明进一步的方案：所述主机与各分机间通过套接字服务器连接。
作为本发明进一步的方案：一种电话套接式电话机器人***的方法包括以下步骤：
S11，主机内存储的应答语句段进行播报，采集用户语音，对用户语音进行降噪处理；
S12，将用户语音识别转化为文本信息，提取出文本中关键词，并与语音库进行匹配识别；
S13，当提取的关键词与业务类型判断语音库中关键词匹配后，根据关键词将业务划分为相应的类型,并转接至业务办理机器人对应的分机中进行处理。
作为本发明进一步的方案：步骤S13中，若用户在该分机中未能解决问题，则转接至人工客服或返回上一菜单重新进行业务划分。
作为本发明进一步的方案：对用户语音提取关键词的方法包括以下步骤：
S21、预先设置语音关键词查询表，所述语音关键词查询表包括语音识别关键词以及相对应的应用指令；
S22、对用户语音输入和上述语音关键词查询表进行比较，用以判定上述相对应的应用指令并执行；
S23、提取到关键词后，将其发送至业务类型判断机器人中进行识别、匹配。
作为本发明进一步的方案：用户语音输入包括标准语音关键词以及改变语音关键词；该标准语音关键词包括音素串以及不特定语者模型；该改变语音关键词包括使用者定义的音素数据，用以对发音参数进行调整。
作为本发明进一步的方案：一种电话套接式电话机器人***的方法还包括对用户语音提取出的多个属于不同业务类型的关键词按权重进行优先权排序，包括以下步骤：
S31，对关键词词组文本进行分词操作，并且去除文本中的停用词，保留文本中具有断句功能的标点符号，将文本中的关键词组合成关键词集合；
S32，统计关键词集合中关键词的词频，将统计的关键词的词频生成关键词的词频向量；
S33，按关键词的词频向量中的词项的顺序，统计文本中关键词之间的共现关系，得到关键词集合中每个关键词与其他关键词共现的向量，将上述关键词的共现向量组成一个关键词的共现矩阵；
S34，设置由关键词的共现矩阵因素得到的关键词权重的初始向量，关键词权重的初始向量中的维度与关键词的共现矩阵中的列数相同；
S35，对关键词的共现矩阵与关键词权重的初始向量进行处理，得到由关键词的共现矩阵因素获得的关键词权重向量；
S36，将关键词权重向量中的所有元素与关键词的词频向量中的所有对应元素进行相乘，得到由关键词权重向量F和关键词的词频向量生成的关键词权重向量；
S37，利用公式TF−IDF=TF∗IDF中的IDF，对由关键词的共现矩阵因素和关键词的词频因素生成关键词权重向量上的各个元素进行计算，得到最终的关键词权重向量。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的电话机器人***，将电话通过业务类型判断机器人将用户识别为办理不同类型业务的类型，将其转接至该业务类型的子模块下，这样缓解主机服务器压力，面对海量数据的处理效率更高，且不易造成拥堵。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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做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。
请参阅图1，本发明实施例中，以电信客服业务为例，一种电话套接式电话机器人***，由主机和多个分机组成，所述主机为主服务器，主机与各分机间通过套接字服务器连接，主机内设置有业务类型判断机器人，所述业务类型判断机器人内包括业务类型判断语音库，该语音库内包含有业务类型相关的关键词，如，用户咨询话费、流量等，属于咨询业务，用户办理流量套餐等，属于办理业务，业务类型判断语音库的构建方法是：将包含业务类型词语的录音转换为相对的多条文本信息，对文本信息进行预处理，提取出关键词，如将“查话费”、“查流量”、“套餐办理”、“咨询”等语句提取出“话费”、“查”“办理”等关键词，建立对应的模式库，如声学模型和语言模型，经过算法训练得到语音库并保存到存储介质中。
所述分机为分支服务器，分机至少设置五个，分别包含业务咨询机器人、业务查询机器人、业务办理机器人、业务取消机器人和业务投诉机器人，所述业务咨询机器人、业务查询机器人、业务办理机器人、业务取消机器人和业务投诉机器人分别包含业务咨询语音库、业务查询语音库、业务办理语音库、业务取消语音库和业务投诉语音库，上述业务咨询语音库、业务查询语音库、业务办理语音库、业务取消语音库和业务投诉语音库内存储有不同的语音段，如业务咨询语音库内存储有关于业务讲解的语句段，用于语音播报关于不同业务的详细信息，业务查询语音库内存储关于用户资费使用、套餐办理信息的语句段，可播报用户话费、流量等情况。
如图2，当用户拨通客服电话后，电话直接接至主机，主机内存储的应答语句段进行播报，引导用户说话，用户说话采集后进行降噪处理，随后将语音识别转化为文本信息，提取出文本中关键词，并与语音库进行匹配识别，当提取的关键词与业务类型判断语音库中关键词匹配后，根据关键词将业务划分为相应的类型，如用户所说“办理流量加油包”，则根据业务类型判断语音库中“办理”“流量”等关键词匹配，将该业务类型划分为业务办理类型，并转接至业务办理机器人对应的分机中进行处理，若用户在该分机中未能解决问题，可选择转接至人工客服或返回上一菜单重新进行业务划分。通过业务类型判断机器人将用户识别为办理不同类型业务的类型，将其转接至该业务类型的子模块下，这样缓解主机服务器压力，面对海量数据的处理效率更高，且不易造成拥堵。
对用户语音提取关键词的方法为：
1），预先设置语音关键词查询表，所述语音关键词查询表包括语音识别关键词以及相对应的应用指令；
2），对用户语音输入和上述语音关键词查询表进行比较，用以判定上述相对应的应用指令并执行；
其中，该语音输入包括标准语音关键词以及改变语音关键词；该标准语音关键词包括音素串以及不特定语者模型；该改变语音关键词包括使用者定义的音素数据，用以对发音参数进行调整；
3），提取到关键词后，将其发送至业务类型判断机器人中进行识别、匹配。
对于用户语句提取出多个属于不同业务类型的关键词时可按权重进行优先权的排序，具体方法为：
1），对关键词词组文本进行分词操作，并且去除文本中的停用词，保留文本中具有断句功能的标点符号，将文本中的关键词组合成关键词集合，记为A；
2），统计关键词集合A中关键词的词频，将统计的关键词的词频生成关键词的词频向量，记为B；
3），按关键词的词频向量B中的词项的顺序，统计文本中关键词之间的共现关系，得到关键词集合A中每个关键词与其他关键词共现的向量，将上述关键词的共现向量组成一个关键词的共现矩阵，记为C；
4），设置由关键词的共现矩阵因素得到的关键词权重的初始向量，记为D，关键词权重的初始向量D中的维度与关键词的共现矩阵C中的列数相同；
5），对关键词的共现矩阵C与关键词权重的初始向量D进行处理，得到由关键词的共现矩阵因素获得的关键词权重向量，记为F；
6），将关键词权重向量F中的所有元素与关键词的词频向量B中的所有对应元素进行相乘，得到由关键词权重向量F和关键词的词频向量B生成的关键词权重向量，记为G；
7），利用TF-IDF计算公式TF−IDF=TF∗IDF中的IDF，对由关键词的共现矩阵因素和关键词的词频因素生成关键词权重向量G上的各个元素进行计算，则得到最终的关键词权重向量；
提取出的每个关键词赋予权重值后，根据权重值大小将其划分至权重最高的类型中，并转接至对应的分机，若用户在该分机内未能成功办理，可选择转接至人工客服或返回并转接至处于下一权重排序的业务类型中。
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，能够以其他的具体形式实现本发明。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。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (8)
1.一种电话套接式电话机器人***，其特征在于：由主机和多个分机组成，所述主机为主服务器，主机内设置有业务类型判断机器人，所述业务类型判断机器人内包括业务类型判断语音库，该语音库内包含有业务类型相关的关键词，所述分机为分支服务器，分机内分别包含业务咨询机器人、业务查询机器人、业务办理机器人、业务取消机器人和业务投诉机器人，所述业务咨询机器人、业务查询机器人、业务办理机器人、业务取消机器人和业务投诉机器人分别包含业务咨询语音库、业务查询语音库、业务办理语音库、业务取消语音库和业务投诉语音库，上述业务咨询语音库、业务查询语音库、业务办理语音库、业务取消语音库和业务投诉语音库内存储有与业务类型对应的语音段。
2.根据权利要求1所述的一种电话套接式电话机器人***，其特征在于：所述业务类型判断语音库的构建方法是：将包含业务类型词语的录音转换为相对的多条文本信息，对文本信息进行预处理，提取出关键词，建立对应的模式库，经过算法训练得到语音库并保存到存储介质中。
3.根据权利要求1所述的一种电话套接式电话机器人***，其特征在于：所述主机与各分机间通过套接字服务器连接。
4.根据权利要求1-3任一所述的一种电话套接式电话机器人***的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S11，主机内存储的应答语句段进行播报，采集用户语音，对用户语音进行降噪处理；
S12，将用户语音识别转化为文本信息，提取出文本中关键词，并与语音库进行匹配识别；
S13，当提取的关键词与业务类型判断语音库中关键词匹配后，根据关键词将业务划分为相应的类型,并转接至业务办理机器人对应的分机中进行处理。
5.根据权利要求4所述的一种电话套接式电话机器人***的方法，其特征在于：步骤S13中，若用户在该分机中未能解决问题，则转接至人工客服或返回上一菜单重新进行业务划分。
6.根据权利要求4所述的一种电话套接式电话机器人***的方法，其特征在于：对用户语音提取关键词的方法包括以下步骤：
S21、预先设置语音关键词查询表，所述语音关键词查询表包括语音识别关键词以及相对应的应用指令；
S22、对用户语音输入和上述语音关键词查询表进行比较，用以判定上述相对应的应用指令并执行；
S23、提取到关键词后，将其发送至业务类型判断机器人中进行识别、匹配。
7.根据权利要求4所述的一种电话套接式电话机器人***的方法，其特征在于：用户语音输入包括标准语音关键词以及改变语音关键词；该标准语音关键词包括音素串以及不特定语者模型；该改变语音关键词包括使用者定义的音素数据，用以对发音参数进行调整。
8.根据权利要求4所述的一种电话套接式电话机器人***的方法，其特征在于：还包括对用户语音提取出的多个属于不同业务类型的关键词按权重进行优先权排序，分为以下步骤：
S31，对关键词词组文本进行分词操作，并且去除文本中的停用词，保留文本中具有断句功能的标点符号，将文本中的关键词组合成关键词集合；
S32，统计关键词集合中关键词的词频，将统计的关键词的词频生成关键词的词频向量；
S33，按关键词的词频向量中的词项的顺序，统计文本中关键词之间的共现关系，得到关键词集合中每个关键词与其他关键词共现的向量，将上述关键词的共现向量组成一个关键词的共现矩阵；
S34，设置由关键词的共现矩阵因素得到的关键词权重的初始向量，关键词权重的初始向量中的维度与关键词的共现矩阵中的列数相同；
S35，对关键词的共现矩阵与关键词权重的初始向量进行处理，得到由关键词的共现矩阵因素获得的关键词权重向量；
S36，将关键词权重向量中的所有元素与关键词的词频向量中的所有对应元素进行相乘，得到由关键词权重向量F和关键词的词频向量生成的关键词权重向量；
S37，利用公式TF−IDF=TF∗IDF中的IDF，对由关键词的共现矩阵因素和关键词的词频因素生成关键词权重向量上的各个元素进行计算，得到最终的关键词权重向量。
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