CN111476641A - 一种移动设备上语音自动下单的方法、***及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种移动设备上语音自动下单的方法、***及存储介质,包括以下步骤:通过收集下单场景中的文本语料训练后的语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;对所述文字进行转换,将识别的中文数字转成***数字;对转换后的文字依据文本语料中的文本词典进行分词,得到初始分词集;根据所述初始分词集对商品进行过滤来确认商品名称,数量和单位获取待确认订单。本发明针对业务人员需要满足众多客户且不同的要求,根据语音实现自动添加商品的方法,快速添加客户需要的商品,提高业务人员的下单效率,从而提升企业管理效率。
Description
技术领域
本发明属于企业应用中客户订单技术领域,特别涉及一种移动设备上语音自动下单的方法、***及存储介质。
背景技术
随着移动互联网的发展,CRM软件在移动设备上得到了广泛的应用,使得业务的精细化管理成为可能。PSI(企业进销存)是CRM客户关系管理***的一个重要业务组件。PSI通过库存上报、销量上报、销售订单等一系列功能对业务人员在外销售动作进行规范和引导,帮助业务人员正确高效的完成销售任务。
商品下单作为销售订单的基础功能,一直以来都是业务人员手动选择或查找来选择商品并下单。业务人员负责的客户数量众多,商品种类众多,而且每个客户订购的商品都不一样,商品数量也不一样,由此导致业务人员在下单时需要选择商品的方法工作量大耗时长,不能快速准确的下单。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种移动设备上语音自动下单的方法、***及存储介质,以解决现有技术中存在的不能快速准确下单的问题。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种移动设备上语音自动下单的方法,包括以下步骤:
通过训练后语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;
将所述文字中的中文数字转换成***数字;
对含有***数字的文字进行分词,得到初始分词集;
根据所述初始分词集对商品进行过滤,获取待确认订单。
进一步的,所述训练后语音识别模型的建立过程如下:
获取下单业务场景中的文本词典;
根据所述文本词典收集对应的业务场景音频;
根据所述文本词典和业务场景音频训练语音识别模型,得到训练后语音识别模型。
进一步的,所述文本词典包括商品名称、商品简称和包装单位。
进一步的,所述确认订单的获取方法如下:
根据初始分词集对商品进行过滤,获取商品名称分词集;
判断初始分词集中***数字后的分词是否是商品单位,若是则根据商品名称分词集获取商品。
进一步的,所述分词过程如下:
通过正向最大匹配对识别出的文字从左往右切分,得到正向分词集;
通过逆向最大匹配对识别出的文字进行逆序切分,得到逆向分词集;
将所述正向分词集和逆向分词集进行组合,得到初始分词集。
进一步的,所述逆向最大匹配所使用的分词词典是逆序词典。
一种移动设备上语音自动下单***,所述***包括:
第一转换模块:用于通过训练后语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;
第二转换模块:用于将所述文字中的中文数字转换成***数字;
分词模块:用于对含有***数字的文字进行分词,得到初始分词集;
确认模块:用于根据所述初始分词集对商品进行过滤,获取待确认订单。
一种移动设备上语音自动下单***,所述***包括处理器和存储介质;
所述存储介质用于存储指令;
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行上述所述方法的步骤。
计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明针对业务人员需要满足众多客户且不同的要求,根据语音实现自动添加商品的方法,快速添加客户需要的商品,提高业务人员的下单效率,从而提升企业管理效率。
附图说明
图1为本发明具体实施例的方法流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明作进一步详述,以下实施例只是描述性的,不是限定性的,不能以此限定本发明的保护范围。
如图1所示,一种移动设备上语音自动下单的方法,包括以下步骤:
通过训练后语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;
对所述文字进行转换、划分,得到筛选文字和***数字;
对所述筛选文字和***数字进行分词,得到初始分词集;
根据所述初始分词集对商品进行过滤,获取确认订单。
具体方法如下:
(1)提取商品管理***中商品名称、商品简称、包装单位等作为下单业务场景中所使用的文本词典,并为这些文本收集对应的业务场景音频,将这些音频和文本作为训练语料在通用的语音识别模型上进行训练得到新的语音模型;
(2)业务员在移动设备上通过语音下单时,语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;语音输入的信息依次为商品名称、商品数量和商品单位;得到语音数据后可以到服务器做语音识别得到文字或在移动设备上识别后得到文字;
(3)对识别出的文字进行预处理,将文字中出现的中文数字转换为***数字;将商品名称、简称、包装单位等作为分词词典,对转换后的文字进行分词得到初始分词集;
(4)根据初始分词集对商品进行过滤,获取需要下单的商品名称,商品单位,以及下单数量并自动生成待确认订单。
步骤(1)中语音识别模型的训练过程如下:
(2-1)建立商品相关文本词典;从商品管理***中提取商品名称,商品简称,商品包装单位包括基本单位,常用单位等作为文本词典。
(2-2)根据文本词典建立语音模型训练集;收集文本对应的音频作为训练语料,利用基于深度学习的BERT等模型来训练语音识别模型
( 2-3) 生成语音识别模型并部署在服务器端或移动设备上
步骤(3)中分词过程如下:
根据分词词典进行分词,分词词典与训练模型使用的文本词典相同;通过使用正向最大匹配对识别出来的文字从左往右切分出当前位置上长度最大的词,组不了的字单独划开,得到一个正向分词集。通过使用逆向最大匹配对识别出来的文字进行逆序切分,得到一个逆向分词集,再对两个分词集进行组合,得到一个比较准确的分词集。其中逆向最大匹配原理与正向最大匹配相同,但是顺序是从末字开始,而且所使用的分词词典是逆序词典,每个词条都按逆序方式存放。在处理过程中,将句子进行倒排处理,生成逆序句子,然后根据逆序词典对逆序句子使用正向最大匹配。
步骤(4)中确认订单具体的生成过程如下:
(1)识别需要下单的商品的名称,对得到分词集遍历,将每个分词去和数据库中的商品名称,简称,规格去进行比较,过滤掉不存在数据库中的分词。过滤的过程中,需要对每个分词做同义词的汇总,比如“千克”就要集合“kg”,“KG”。“乘与”就要集合“*”,“x”等词,得到一个分词的汇总去数据库进行比对,得到一个初步的分词汇总集合,再对此集合去数据库中联合查找,筛选出符合条件的商品。
(2)识别需要下单的商品的数量,分词集中的***数字分词会存在一个或者多个,需要对***数字分词做进一步判断处理,需要舍弃掉那些可以在名称,简称已经规格中可以找到的分词,最终得到有效的***数字分词作为数量。
(3)识别需要下单的商品单位,对作为商品数量的***数字分词后面的分词需要做进一步的判断处理,同样需要对分词的同义词进行汇总,去单位数据库比对,得到一个符合的商品单位,如果无法找到相匹配的单位,则为商品配上默认单位。
(4)根据上述信息生成待确认订单。
分词集遍历还包括,首先是商品名称判断,从已经同步的商品信息中判断商品名称或者规格中是否含有该分词,如果含有则将该分词加入商品名称字符集F,如果商品名称或者规格中不含此分词,则判断该分词是否是数字,如果不是数字则判定该分词为无效分词,舍弃,对下一个分词继续进行商品名称判断,如果是数字则结束商品名称判断,进入商品单位判断,判断下一个分词是否是商品单位,如果下一个分词不是商品单位,则判定本次语音选商品无效,无法找到匹配商品,结束整个流程,如果下一个分词是商品单位,则认为该分词是此次语音选商品的数量词,结束遍历;对初始分词集平铺进行模糊查找,如果找出的商品有多个,则弹出符合的商品供业务员选择,并录入到表单中;如果只找出唯一的结果则直接录入表单中。
语音识别模型是根据商品***中收集的商品信息形成文本字典后收集对应音频资料后来进行训练得到的。因为商品名称/简称非常用词,使用普通的语音识别服务例如***自带的语音识别错误率高。同时做分词时,使用上述的文本字典同样可以提高分词的准确度,从而达到下单快速准确的效果。
为了进一步提高语音下单的准确度,还要求业务员语音格式为商品名称/简称+数量+单位,这样才能减少干扰,识别精确分词精确,从而下单精确。而且根据语音生成的订单还需要业务员确认,所以这里强调是生成待确认订单。
本发明能够精确快速的为业务人员找到客户需要的商品,从而能够高效的业务人员的下单速率和准确性,提升企业管理效率。
一种移动设备上语音自动下单***,所述***包括:
第一转换模块:用于通过训练后语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;
第二转换模块:用于将所述文字中的中文数字转换成***数字;
分词模块:用于对含有***数字的文字进行分词,得到初始分词集;
确认模块:用于根据所述初始分词集对商品进行过滤,获取待确认订单。
一种移动设备上语音自动下单***,所述***包括处理器和存储介质;
所述存储介质用于存储指令;
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行上述所述方法的步骤。
计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种移动设备上语音自动下单的方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过训练后语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;
将所述文字中的中文数字转换成***数字;
对含有***数字的文字进行分词,得到初始分词集;
根据所述初始分词集对商品进行过滤,获取待确认订单。
2.根据权利要求1所述的一种移动设备上语音自动下单的方法,其特征在于,所述训练后语音识别模型的建立过程如下:
获取下单业务场景中的文本词典;
根据所述文本词典收集对应的业务场景音频;
根据所述文本词典和业务场景音频训练语音识别模型,得到训练后语音识别模型。
3.根据权利要求2所述的一种移动设备上语音自动下单的方法,其特征在于,所述文本词典包括商品名称、商品简称和包装单位。
4.根据权利要求1所述的一种移动设备上语音自动下单的方法,其特征在于,所述确认订单的获取方法如下:
根据初始分词集对商品进行过滤,获取商品名称分词集;
判断初始分词集中***数字后的分词是否是商品单位,若是则根据商品名称分词集获取商品。
5.根据权利要求1所述的一种移动设备上语音自动下单的方法,其特征在于,所述分词过程如下:
通过正向最大匹配对识别出的文字从左往右切分,得到正向分词集;
通过逆向最大匹配对识别出的文字进行逆序切分,得到逆向分词集;
将所述正向分词集和逆向分词集进行组合,得到初始分词集。
6.根据权利要求5所述的一种移动设备上语音自动下单的方法,其特征在于,所述逆向最大匹配所使用的分词词典是逆序词典。
7.一种移动设备上语音自动下单***,其特征在于,所述***包括:
第一转换模块:用于通过训练后语音识别模型将业务员的语音输入转换成文字;
第二转换模块:用于将所述文字中的中文数字转换成***数字;
分词模块:用于对含有***数字的文字进行分词,得到初始分词集;
确认模块:用于根据所述初始分词集对商品进行过滤,获取待确认订单。
8.一种移动设备上语音自动下单***,其特征在于,所述***包括处理器和存储介质;
所述存储介质用于存储指令;
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
9.计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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