CN114330369A - 基于智能语音分析的地产营销管理方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于智能语音分析的地产营销管理方法、装置及设备，所述方法包括：获取案场现场的原始语音数据；获取所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和说话信息；获取说话人的授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，并将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联；对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；对文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。本发明可以解决现有的地产销售过程中销售话术质量无法评估和有效监管的问题，从而更准确的获取客户的关注点及真实需求，支撑管理者决策，提升营销质量和效果。

Description

基于智能语音分析的地产营销管理方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于智能语音分析的地产营销管理方法、装置及设备。

背景技术

随着神经网络和深度学习的进步，包括语音识别、语义识别、说话人识别等多个领域的语音技术收到日益广泛的应用。

客户接待和跟踪是地产营销过程中的重要环节。在目前的接待过程中，客户信息主要通过置业顾问手动录入，由于种种原因，可能存在客户来访数据不及时、不确切、不真实等现象，更甚者还会出现不录入、遗漏重要信息的现象，导致数据失真，无法为后续业务开展、管理决策做支撑。而市场上少数现有的基础款录音产品，功能相较弱化，无法切实做到提取客户多维度画像标签、模糊语义分析、对话角色区分、精准提取关键字等复杂的业务功能。

综上所述，基于最新的智能语音技术，可以解决当前地产销售过程中销售话术质量无法评估，全程没有触点跟踪整个接访过程，无法有效监管置业顾问有无乱承诺等现象。从而更准确的获取客户的关注点及真实需求，提升营销质量和效果。

发明内容

鉴于以上技术问题，本发明提供了一种基于智能语音分析的地产营销管理方法、装置、设备，以提供一种可以解决现有的地产营销中接待和客户跟踪失真和低效问题的技术方案。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本发明的一方面，提出了一种基于智能语音分析的地产营销管理方法，所述方法包括：获取案场现场的原始语音数据；对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息；获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，并将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息；对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

进一步的，在获取案场现场的所述原始语音数据之后，还包括：对所述原始语音数据进行基于硬件的非人声频段信号的环境噪声消除，以及，基于软件的声纹技术对噪音在信号领域的进行进一步消除。

进一步的，所述根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，包括：在获取到一种或多种所述声音特征后，将一种或多种所述声音特征与授权数据库中的特征数据进行相似度对比，一一确认所述授权数据库中与所述声音特征相似度高于阈值的所述特征数据；根据所述授权数据库中与所述声音特征相似度高于所述阈值的所述特征数据，关联上所述授权数据库中存储的所述说话人的身份。

进一步的，所述授权数据库中的所述特征数据和所述说话人的身份，源自于所述说话人的授权记录，所述授权记录发生在获取所述原始语音数据之前，在获得所述授权记录时，获得了所述说话人对其访问案场过程中产生的所述原始语音数据的采集和处理的授权。

进一步的，所述将所述说话信息转化成文字信息，包括：采用基于神经网络的自然语言处理技术，将所述说话信息的文件转换为频谱图像；采用基于RNN网络的编码器，将所述频谱图像转换为高级特征标识；将所述高级特征标识输入另一个RNN网络，得到所述文字信息。

进一步的，所述对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息，包括：根据地产营销行业的特点，构建符合行业要求的所述知识图谱，重点构建地产中介、客户和房产等实体以及他们的关联联系；实时更新所述知识图谱中的信息，包括不同实体之间的语义关系，以及不同场景之间的关系；当输入新的所述文字信息时，使用语义匹配网络，进行基于所述知识图谱的计算推理，提取所述文字信息中的所述关键信息。

进一步的，所述使用语义匹配网络，进行基于所述知识图谱的计算推理，提取所述文字信息中的所述关键信息，具体包括：预先设置地产营销的关键词列表；对所述文字信息进行分词；根据预设的停用词表，过滤非关键信息的干扰词；通过神经网络将所述关键词列表和所述文字信息中的词都转换到特征向量空间，并测量所述文字信息中的每个词对应的特征向量与所述关键词列表对应的特征向量之间的相似度；若所述相似度高于预设的阈值，则提取所述文字信息中的对应词作为所述关键信息；基于提取的所述关键信息，结合所述知识图谱，进行计算推理，得到更多的关联的所述关键信息。

进一步的，所述基于所述关键信息进行智能分析，包括：在所述关键信息对应的所述说话人的身份为客户时，基于所述关键信息进行客户画像描摹，完成客户意向、关注点、抗性点等信息的分析；在所述关键信息对应的所述说话人的身份为置业顾问时，基于所述关键信息进行违规话术、接待流程分析。

根据本公开的第二方面，提供一种基于智能语音分析的地产营销管理装置，包括：音频采集模块，获取案场现场的原始语音数据；声纹识别模块，对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息；身份匹配模块，获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息；语音识别模块，对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；语义识别模块，对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；智能信息分析模块，基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

根据本公开的第三方面，提供一种基于智能语音分析的地产营销管理设备，包括：本地服务器，本地服务器由存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序组成，还包括：案场音频数据采集子设备：用于获取和记录案场内的音频数据；客户授权子设备：用于获取说话人的授权认证，并生成授权记录；其中，所述处理器执行所述计算机程序时上述方法的步骤。

本公开的技术方案具有以下有益效果：

根据上述基于智能语音分析的地产营销管理方法、装置及设备，可以解决现有的地产销售过程中销售话术质量无法评估和有效监管，从而更准确的获取客户的关注点及真实需求，支撑管理者决策，提升营销质量和效果。

附图说明

图1为本说明书实施例提供的一种基于智能语音分析的地产营销管理方法工作流程图；

图2为本说明书实施例中的基于智能语音分析的地产营销管理装置的结构框图；

图3为本说明书实施例中一种用于实现基于智能语音分析的地产营销管理方法的终端设备。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

如图1所示，本说明书实施例提供一种基于智能语音分析的地产营销管理方法，该方法的执行主体可以为终端设备，其中的终端设备可以如手机、平板电脑、个人计算机等。该方法具体可以包括以下步骤S101~S106：

在步骤S101中，获取案场现场的原始语音数据。

其中，原始语音数据可以通过通用的监控设备或者专用的录音设备采集，采集到的原始语音数据在进行处理之前存储在本地存储器中，以防止隐私信息泄露。

在步骤S102中，对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息。

其中，声纹识别可用于对不同的人的声音进行基于声音特征的分类，将同一特征的所有声音放在一组。

在步骤S103中，获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，并将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息。

其中，在获取说话人的授权记录的同时，也获得了说话人的声音特征，在获得说话人的声音特征后，便可以将原始语音数据中的声音特征与说话人的声音特征对比，若可以对比上，则说明该声音特征所管理的说话信息是得到授权的，可以进行处理，若不能对比上，则说明是没有授权，不能处理，以充分保护说话人的隐私。

在步骤S104中，对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息。

示范性的，可以采用基于神经网络的自然语言处理技术，将说话信息的文件转换为频谱图像，然后，采用基于RNN网络的编码器，将频谱图像转换为高级特征标识，将高级特征标识输入另一个RNN网络，得到文字信息。

在步骤S105中，对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息。

其中，可以根据地产营销行业的特点，构建符合行业要求的知识图谱，重点构建地产中介、客户和房产等实体以及他们的关联联系；在实际应用中，还可以实时更新所述知识图谱中的信息，包括不同实体之间的语义关系，以及不同场景之间的关系；当输入新的文字信息时，使用语义匹配网络，进行基于知识图谱的计算推理，提取文字信息中的关键信息。

作为补充的，使用语义匹配网络，进行基于知识图谱的计算推理的过程，具体是，预先设置地产营销的知识图谱的关键词列表，然后对获得的文字信息进行分词，根据预设的停用词表，过滤文字信息中的非关键信息的干扰词，如一些语气助词“啊、哦、嗯”等，随后，通过神经网络将关键词列表和文字信息中的未被过滤的词都转换到特征向量空间，并测量文字信息中的每个词对应的特征向量与关键词列表对应的特征向量之间的相似度，若相似度高于预设的阈值，则提取文字信息中相似度高于阈值的词作为关键信息，基于提取的关键信息，结合制定的知识图谱，进行计算推理，得到更多的关联的关键信息。

在步骤S106中，基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

具体的，在关键信息对应的说话人的身份为客户时，基于关键信息进行客户画像描摹，完成客户意向、关注点、抗性点等信息的分析，即，在常规的置业顾问与客户的交谈中，会涉及到意向、价格、关注点、抗性点的交谈，涉及到这些内容的交谈内容会被作为关键词，根据这些关键词，从而可以分析出该客户的类型。

在关键信息对应的说话人的身份为置业顾问时，基于关键信息进行违规话术、接待流程分析，从而可以对置业顾问进行考核评分。

在智能分析之后，将分析结果存储在数据库中，并可以通过网页或者终端应用的形式呈现给管理者。

在一实施方式中，在步骤S101之后，还包括：对所述原始语音数据进行基于硬件的非人声频段信号的环境噪声消除，以及，基于软件的声纹技术对噪音在信号领域的进行进一步消除。

其中，所述的噪音消除目的是消除录音数据中除了目标任务的语音信息之外的其他环境噪声。由于单一的噪音消除无法达到最优的效果，所以采用硬件和软件结合的方法。硬件噪音消除通过滤掉非人声频段的信号消除环境噪声，然后采用声纹技术对噪音在信号领域进行进一步的消除。具体的，因为人说话的声音频率范围主要集中在20-3KHz，可以采用涵盖此频段的硬件模拟带通滤波器先将此范围外的声音减弱；同时，在将声音转换成数字信号之后，可以进一步的采用数字滤波技术将给定声纹的频率范围之外的信号在频域滤除。

在一实施方式中，步骤S103具体包括：在获取到一种或多种所述声音特征后，将一种或多种所述声音特征与授权数据库中的特征数据进行相似度对比，一一确认所述授权数据库中与所述声音特征相似度高于阈值的所述特征数据；根据所述授权数据库中与所述声音特征相似度高于所述阈值的所述特征数据，关联上所述授权数据库中存储的所述说话人的身份。

其中，作为补充的，由于案场现场的说话人主要是营销人员和客户，而营销人员的数量是大体上固定的，客户的数量则会每天变化，因此，在数据库的设计中，可以针对所有的营销人员设置一个单独的数据库，以及，将客户对应的数据库中的信息按日期分类，在获取到一种或多种声音特征后，先与营销人员对应的数据库进行相似度对比，确认该声音特征是否属于营销人员的，若不是，则与对应日期的客户的数据库的分类信息进行对比。如此，便可以大大提高了运行速度。

作为补充的，所述授权数据库中的所述特征数据和所述说话人的身份，源自于所述说话人的授权记录，所述授权记录发生在获取所述原始语音数据之前，在获得所述授权记录时，获得了所述说话人对其访问案场过程中产生的所述原始语音数据的采集和处理的授权。

其中，示范性的，说话人的授权过程可以是，采用证件读取设备，读取说话人的证件，得到其相关的身份信息，如姓名、性别等，或，采用第三软件，通过人脸识别，确认其身份信息，然后通过证件读取设备、专业的录音设备、现场监控设备、手机终端等录取说话人的声音，分析出其声音特征，将采集到说话人的声音特征、身份信息和授权方式作为授权记录，存储数据库中。

另外，为了便于理解，本公开根据上述的实施方式，对本公开的方法做一次简单的示范性应用说明，但该说明不能作为对公开的限制，营销人员客户来到房地产案场现场，营销人员前来接待，并向客户请求授权。若客户接受授权，则记录下客户的相关身份信息和声音特征。随后，在营销人员与客户的交谈中，案场上的监控设备或专业的录音设备将客户在案场产生的语音记录下来，在本地服务器存储为原始语音数据。然后，执行主体开始对原始语音数据进行处理，包括噪音消除、声纹识别，得到原始语音数据中的一种或多种声音特征和对应的说话信息。随后获取数据库中的授权记录，即获取数据中的身份信息和对应的声音特征，将原始语音数据中的声音特征和对应的说话信息输入到数据中，进行一一对比，将说话信息关联上授权数据库中存储的身份信。其中，若客户拒绝授权，该客户在案场产生的语音数据会被记录下，因此该客户对应的声音特征在数据库中不能被关联上，属于该客户的所有信息被删除。随后，便对已关联上身份的说话信息进行分析，分析的过程如上述实施方式所述，分析出的结果可以用于支持地产营销管理的业务需求。

基于同样的思路，本公开的示例性实施方式还提供了一种基于智能语音分析的地产营销管理装置，如图2所示，该基于智能语音分析的地产营销管理装置200包括：音频采集模块201，获取案场现场的原始语音数据；声纹识别模块202，对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息；身份匹配模块203，获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息；语音识别模块204，对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；语义识别模块205，对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；智能信息分析模块206，基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

上述装置中各模块/单元的具体细节在方法部分实施方式中已经详细说明，未披露的细节内容可以参见方法部分的实施方式内容，因而不再赘述。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供一种基于智能语音分析的地产营销管理设备，如图3所示。

基于智能语音分析的地产营销管理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的客户授权子设备301，如平板电脑、证件读取设备等。音频采集子设备302，如标准或者定制的录音设备。还包括本地服务器子设备303，本地服务器子设备303包括处理器3031和存储器3032，存储器3032中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器3032可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)和/或高速缓存存储单元，还可以进一步包括只读存储单元。存储在存储器3032的应用程序可以包括一个或一个以上程序模块(图示未示出)，这样的程序模块包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。更进一步地，处理器3031可以设置为与存储器3032通信，在设备上执行存储器3032中的一系列计算机可执行指令。基于智能语音分析的地产营销管理设备还可以包括一个或一个以上电源304，一个或一个以上有线或无线网络接口305，一个或一个以上I/O接口（输入输出接口）306，一个或多个外部设备307(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或一个以上使得用户能与该设备交互的设备通信，和/或与使得该设备能与一个或一个以上其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过I/O接口306进行。

具体在本实施例中，基于智能语音分析的地产营销管理设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对基于智能语音分析的地产营销管理设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

获取案场现场的原始语音数据；对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息；获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，并将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息；对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

基于同样的思路，本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开示例性实施方式的方法。

此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的示例性实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方式。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施方式仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取案场现场的原始语音数据；

对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息；

获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，并将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息；

对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；

对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；

基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

2.根据权利要求1所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，在获取案场现场的所述原始语音数据之后，还包括：

对所述原始语音数据进行基于硬件的非人声频段信号的环境噪声消除，以及，基于软件的声纹技术对噪音在信号领域的进行进一步消除。

3.根据权利要求1所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，包括：

在获取到一种或多种所述声音特征后，将一种或多种所述声音特征与授权数据库中的特征数据进行相似度对比，一一确认所述授权数据库中与所述声音特征相似度高于阈值的所述特征数据；

根据所述授权数据库中与所述声音特征相似度高于所述阈值的所述特征数据，关联上所述授权数据库中存储的所述说话人的身份。

4.根据权利要求3所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述授权数据库中的所述特征数据和所述说话人的身份，源自于所述说话人的授权记录，所述授权记录发生在获取所述原始语音数据之前，在获得所述授权记录时，获得了所述说话人对其访问案场过程中产生的所述原始语音数据的采集和处理的授权。

5.根据权利要求1所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述将所述说话信息转化成文字信息，包括：

采用基于神经网络的自然语言处理技术，将所述说话信息的文件转换为频谱图像；

采用基于RNN网络的编码器，将所述频谱图像转换为高级特征标识；

将所述高级特征标识输入另一个RNN网络，得到所述文字信息。

6.根据权利要求1所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息，包括：

根据地产营销行业的特点，构建符合行业要求的所述知识图谱，重点构建地产中介、客户和房产实体以及他们的关联联系；

实时更新所述知识图谱中的信息，包括不同实体之间的语义关系，以及不同场景之间的关系；

当输入新的所述文字信息时，使用语义匹配网络，进行基于所述知识图谱的计算推理，提取所述文字信息中的所述关键信息。

7.根据权利要求6所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述使用语义匹配网络，进行基于所述知识图谱的计算推理，提取所述文字信息中的所述关键信息，具体包括：

预先设置地产营销的关键词列表；

对所述文字信息进行分词；

根据预设的停用词表，过滤非关键信息的干扰词；

通过神经网络将所述关键词列表和所述文字信息中的词都转换到特征向量空间，并测量所述文字信息中的每个词对应的特征向量与所述关键词列表对应的特征向量之间的相似度；

若所述相似度高于预设的阈值，则提取所述文字信息中的对应词作为所述关键信息；

基于提取的所述关键信息，结合所述知识图谱，进行计算推理，得到更多的关联的所述关键信息。

8.根据权利要求1所述的基于智能语音分析的地产营销管理方法，其特征在于，所述基于所述关键信息进行智能分析，包括：

在所述关键信息对应的所述说话人的身份为客户时，基于所述关键信息进行客户画像描摹，完成客户意向、关注点、抗性点信息的分析；

在所述关键信息对应的所述说话人的身份为置业顾问时，基于所述关键信息进行违规话术、接待流程分析。

9.一种基于智能语音分析的地产营销管理装置，包括：

音频采集模块，获取案场现场的原始语音数据；

声纹识别模块，对所述原始语音数据进行声纹识别，获得所述原始语音数据中的一种或多种声音特征和与一种或多种所述声音特征相对应的说话信息；

身份匹配模块，获取说话人的授权记录，根据所述原始语音数据中的一种或多种所述声音特征和所述授权记录，确定所述声音特征关联的所述说话人的身份，将所述说话信息与所述说话人的身份一一关联，以及，删除所述原始语音数据，并删除不能确认所述说话人身份的所述声音特征和关联的所述说话信息；

语音识别模块，对所述说话信息进行语音识别，将所述说话信息转化成文字信息；

语义识别模块，对所述文字信息进行基于知识图谱的计算推理，提取其中的关键信息；

智能信息分析模块，基于所述关键信息进行智能分析，以支持地产营销管理的业务需求。

10.一种基于智能语音分析的地产营销管理设备，其特征在于，包括：本地服务器，本地服务器由存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序组成，还包括：

案场音频数据采集子设备：用于获取和记录案场内的音频数据；

客户授权子设备：用于获取说话人的授权认证，并生成授权记录；

其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

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