CN117524202A - 一种ip电话语音数据检索方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及语音处理技术领域，具体为一种IP电话语音数据检索方法及***，包括以下步骤：接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***。本发明中，电话机器人***采用UI级接口接入电话线，实现简单高效的集成，无需大规模改动基础设施，利用深度学习进行语音识别与二次处理，提升特定场景下的识别准确性和响应效率，优化用户交互体验，机器翻译和序列模型实现跨语言翻译，增强适用性和用户体验，Q学习使对话策略自我学习与调整，满足用户需求，BERT模型实现语义匹配与推荐，提升搜索准确性和推荐相关性，丰富***功能和应用场景，注意力机制准确识别关键词与主题，支持后续分析处理。
Description
技术领域
本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种IP电话语音数据检索方法及***。
背景技术
语音处理技术是人工智能和计算机科学领域的一个重要分支，专注于处理和分析声音、语音和音频数据。这个领域的主要目标是开发算法和***，使计算机能够理解、生成和与人类语音进行交互。语音处理技术在自动语音识别、语音合成、声音分析、语音情感识别等方面有广泛的应用。
其中，IP电话语音数据检索方法是一种技术，用于有效地检索和分析通过IP电话***进行的电话通话的语音数据。这些数据通常以音频文件的形式存储，包含了电话交互的语音内容。IP电话语音数据检索方法的主要目的是从大量的电话通话录音中提取有用的信息和见解。这包括识别关键词、主题、情感、客户需求等。通过分析这些数据，可以改善客户服务、市场研究、质量控制等方面的业务流程。该方法依赖于语音识别技术将语音内容转换为文本，然后利用自然语言处理技术对文本进行分析，同时需要有效地存储和索引大量的语音数据以支持快速检索和分析。机器学习和数据挖掘技术也常常被用来识别模式和趋势，以提供更深入的见解。通过这些手段，IP电话语音数据检索方法能够实现信息检索、分析和自动化决策支持等效果，从而提高业务效率和决策质量。
传统方法通常需要对通信基础设施进行大量的改动或升级，这不仅增加了部署的难度，还可能引发与现有***的兼容性问题。大多数的现有***使用通用的语音识别模型，这导致在特定的场景下，如客服或咨询，其识别率和响应速度可能不尽如人意。许多传统的电话机器人***未能充分利用深度学习等前沿技术，从而限制了其在语音识别、语义理解等方面的表现。由于缺乏自适应学习和优化机制，传统***往往在面对新的或复杂的用户需求时显得力不从心。无法实现跨语言交流，限制了***在多语言、多文化环境下的应用。缺乏自适应学习机制，对话策略僵化，难以应对多变的用户需求。传统方法在知识图谱和自然语言处理技术的应用上较为有限，影响了***的语义理解和匹配准确性。在关键词与主题识别上表现不佳，影响了***的后续处理和分析能力。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种IP电话语音数据检索方法及***。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种IP电话语音数据检索方法，包括以下步骤：
S1：接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***；
S2：基于所述电话机器人***，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型；
S3：基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***；
S4：基于所述机器翻译***，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话***；
S5：基于所述自适应对话***，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
S6：基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注***。
作为本发明的进一步方案，接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***的步骤具体为：
S101：基于电话线接口，使用ADSL调制解调器，建立数据接入模块；
S102：基于所述数据接入模块的输出，采用数字信号处理技术，使用傅立叶变换算法进行信号处理和分析，生成信号处理模块；
S103：基于所述信号处理模块的输出，采用MVC设计模式创建交互接口，以此实现UI级接口；
S104：将所述信号处理模块的处理结果与UI级接口进行整合，使用集成算法确保信息有机融入UI界面，实现交互逻辑，构建电话机器人***。
作为本发明的进一步方案，基于所述电话机器人***，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型的步骤具体为：
S201：从所述电话机器人***中抽取语音，得到原始语音数据；
S202：基于所述原始语音数据，采用谱减法算法，提高语音质量，获得清晰化语音数据；
S203：基于所述清晰化语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，生成初步语音转文本结果；
S204：基于所述初步语音转文本结果，采用N-gram模型，进行文本修正，获得优化后的深度学习模型。
作为本发明的进一步方案，基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***的步骤具体为：
S301：从所述优化后的深度学习模型中抽取文本，得到文本输入数据；
S302：基于所述文本输入数据，采用结巴分词技术，进行文本分割，形成预处理文本数据；
S303：基于所述预处理文本数据，采用长短时记忆网络的序列到序列模型，进行翻译，得到初步翻译输出；
S304：基于所述初步翻译输出，采用贝叶斯网络技术，进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译***。
作为本发明的进一步方案，基于所述机器翻译***，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话***的步骤具体为：
S401：从所述机器翻译***中提取对话历史数据，建立对话历史数据集；
S402：基于所述对话历史数据集，采用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法，模拟对话场景，产生模拟对话结果；
S403：基于所述模拟对话结果，采用Q学习算法进行策略迭代与优化，形成优化的策略模型；
S404：基于所述优化的策略模型，整合机器翻译***，进行策略应用与验证，获得自适应对话***。
作为本发明的进一步方案，基于所述自适应对话***，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎的步骤具体为：
S501：从所述自适应对话***中抽取语言特征，得到语言特征集；
S502：基于所述语言特征集，利用知识图谱技术，构建语义关联网络，产生语义关联图谱；
S503：基于所述语义关联图谱，利用BERT模型，进行深度语义匹配，获得语义匹配模型；
S504：基于所述语义匹配模型，整合自然语言处理技术，进行搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎。
作为本发明的进一步方案，基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注***的步骤具体为：
S601：从所述语义搜索与推荐引擎中抽取文本内容，得到文本数据集；
S602：基于所述文本数据集，采用TF-IDF算法，提取初步关键词，形成初步关键词集；
S603：基于所述初步关键词集，应用注意力机制，加权分析关键词重要性，得到加权关键词集；
S604：基于所述加权关键词集，进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***。
一种IP电话语音数据检索***用于执行上述IP电话语音数据检索方法，所述IP电话语音数据检索***包括电话接入模块、深度学习语音识别模块、跨语言翻译模块、对话策略优化模块、语义关联模块、语义搜索与推荐模块、关键词与主题标注模块。
作为本发明的进一步方案，所述电话接入模块选择电话线接口，进行硬件连接，使用数字信号处理技术进行信号转换，并采用MVC设计模式建立用户界面，生成电话机器人***；
所述深度学习语音识别模块基于电话机器人***，使用谱减法算法清晰原始语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，并采用N-gram模型进行文本修正，生成优化后的深度学习模型；
所述跨语言翻译模块基于优化后的深度学习模型，使用结巴分词技术进行文本预处理，利用长短时记忆网络的序列到序列模型进行翻译，采用贝叶斯网络技术进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译***；
所述对话策略优化模块基于跨语言自动翻译功能的机器翻译***，抽取对话历史数据并使用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法进行模拟，采用Q学习算法进行策略优化，生成自适应对话***；
所述语义关联模块基于自适应对话***，抽取语言特征并使用知识图谱技术构建语义关联网络，利用BERT模型进行深度语义匹配，生成语义匹配模型；
所述语义搜索与推荐模块基于语义匹配模型，整合自然语言处理技术，实施语义搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
所述关键词与主题标注模块基于语义搜索与推荐引擎，使用TF-IDF算法提取初步关键词，应用注意力机制进行关键词权重分析，并进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***。
作为本发明的进一步方案，所述电话接入模块包括物理连接子模块、信号处理子模块、交互接口子模块、信号I/O子模块；
所述深度学习语音识别模块包括语音提取子模块、语音清晰化子模块、语音识别子模块、文本修正子模块；
所述跨语言翻译模块包括文本预处理子模块、序列翻译子模块、文本处理子模块；
所述对话策略优化模块包括对话历史数据子模块、模拟对话子模块、策略优化子模块；
所述语义关联模块包括语言特征提取子模块、知识图谱构建子模块、深度语义匹配子模块；
所述语义搜索与推荐模块包括搜索子模块、推荐子模块、用户行为分析子模块；
所述关键词与主题标注模块包括关键词提取子模块、权重分析子模块、主题建模子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过UI级接口接入电话线，使得电话机器人***的集成变得更为简单和高效，而无需对现有的通信基础设施进行大规模的改动或升级。这种非侵入性的接入方式降低了部署成本，同时也减少了与现有***之间的兼容性问题。通过采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，使得机器人在特定的场景下具有更高的识别准确性和响应效率。这种针对性的优化为用户提供了更为流畅和准确的交互体验，增强了该方法的实用价值。通过机器翻译技术和序列到序列模型，实现了跨语言翻译，拓宽了电话机器人***在多语言环境下的应用范围，增强了***的适用性和用户体验。Q学习算法使得对话策略能够自我学习与调整，使电话机器人能更好地理解并满足用户需求，提高用户满意度。通过BERT模型实现语义匹配与推荐，提高了搜索的准确性和推荐的相关性，丰富了***的功能和应用场景。注意力机制的应用，使得***能够准确地识别出关键词与主题，为后续的分析和处理提供了有力的支持。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的***流程图；
图9为本发明的***框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种IP电话语音数据检索方法，包括以下步骤：
S1：接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***；
S2：基于电话机器人***，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型；
S3：基于深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***；
S4：基于机器翻译***，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话***；
S5：基于自适应对话***，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
S6：基于语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注***。
首先，通过构建电话机器人***（S1），用户可以轻松访问***，实现便捷的IP电话通信。该***使用UI级接口，使用户界面友好，从而提高了用户体验。
其次，采用深度学习算法进行语音识别与二次处理（S2），可以显著提高语音识别的准确性，降低误识别率。这有助于提供更可靠的通信和语音数据检索服务。
通过机器翻译技术实现跨语言翻译（S3），用户可以在多语言环境下进行交流，打破语言障碍，促进跨文化交流。这扩大了通信的范围和适用性。
Q学习算法的应用（S4）使对话策略能够自我学习和自我调整，从而提供个性化的对话体验。***可以根据用户的反馈和需求不断改进对话策略，增强了***的智能性和适应性。
通过知识图谱技术和自然语言处理技术（S5），***可以进行语义匹配与推荐，帮助用户更快速地找到所需信息。这提高了检索效率和用户满意度。
最后，通过语义搜索与推荐引擎中的注意力机制（S6），***可以识别关键词和主题，从而建立了辅助标注***，进一步提高了搜索准确性和结果的相关性。
请参阅图2，接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***的步骤具体为：
S101：基于电话线接口，使用ADSL调制解调器，建立数据接入模块；
S102：基于数据接入模块的输出，采用数字信号处理技术，使用傅立叶变换算法进行信号处理和分析，生成信号处理模块；
S103：基于信号处理模块的输出，采用MVC设计模式创建交互接口，以此实现UI级接口；
S104：将信号处理模块的处理结果与UI级接口进行整合，使用集成算法确保信息有机融入UI界面，实现交互逻辑，构建电话机器人***。
通过基于电话线接口并使用ADSL调制解调器来建立数据接入模块，我们确保了数据的高效接入。接着，采用数字信号处理技术和傅立叶变换算法进行信号处理和分析，生成信号处理模块，这有助于提高***性能和数据准确性。
在用户界面方面，采用MVC设计模式创建交互接口，并使用集成算法将信号处理模块的结果有机融入UI界面，实现了直观且高效的用户体验。这意味着用户可以轻松地与电话机器人***互动，获得所需信息，同时***具备多功能性，可满足不同用户需求。
此外，这个方法还考虑了***的可维护性，通过分离不同组件，确保了***在长期运行中的稳定性和可维护性。因此，整合了这些有益效果，这一方法为电话机器人***的顺利构建提供了可靠的路线图，使其在性能、用户体验、功能多样性和可维护性等方面都表现出色。
请参阅图3，基于电话机器人***，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型的步骤具体为：
S201：从电话机器人***中抽取语音，得到原始语音数据；
S202：基于原始语音数据，采用谱减法算法，提高语音质量，获得清晰化语音数据；
S203：基于清晰化语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，生成初步语音转文本结果；
S204：基于初步语音转文本结果，采用N-gram模型，进行文本修正，获得优化后的深度学习模型。
首先，从电话机器人***中抽取语音，得到原始语音数据（S201）。这些数据提供了与用户的实际对话场景相关的语音样本，可以帮助***更好地适应真实环境中的语音特征，提高识别准确性。
其次，通过采用谱减法算法对原始语音数据进行处理，提高语音质量，得到清晰化语音数据（S202）。这项处理有助于降低噪声、消除杂音和增强语音信号的清晰度，提供更好的输入条件，从而提高语音识别的准确性。
基于清晰化语音数据，利用卷积神经网络进行语音内容的识别（S203）。深度学习算法在这里可以利用其强大的特征提取和模式识别能力，将语音数据转换为文字形式，生成初步的语音转文本结果。这一步骤可以提高语音识别的准确性和效率。
最后，采用N-gram模型对初步语音转文本结果进行文本修正（S204），以进一步提升转录结果的准确性和流畅度。N-gram模型可以考虑文本上下文的关联，进行自然语言处理修正，从而生成优化后的深度学习模型。这有助于提高语音识别***的整体性能。
请参阅图4，基于深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***的步骤具体为：
S301：从优化后的深度学习模型中抽取文本，得到文本输入数据；
S302：基于文本输入数据，采用结巴分词技术，进行文本分割，形成预处理文本数据；
S303：基于预处理文本数据，采用长短时记忆网络的序列到序列模型，进行翻译，得到初步翻译输出；
S304：基于初步翻译输出，采用贝叶斯网络技术，进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译***。
首先，从优化后的深度学习模型中抽取文本，得到文本输入数据（S301）。这些文本数据作为机器翻译的输入，可以提供与语音对话相关的内容，为跨语言翻译提供准确的语义信息。
基于文本输入数据，采用结巴分词技术进行文本分割（S302）。通过将文本切分为更小的语义单元，可以提高翻译的精确性和流畅度，使得机器能够更好地理解和处理输入文本。
利用长短时记忆网络的序列到序列模型进行翻译（S303），可以实现跨语言翻译的功能。这种模型在处理序列数据时表现出色，可以捕捉文本之间的关联关系，从而实现高质量的翻译输出。
基于初步翻译输出，采用贝叶斯网络技术进行文本修正（S304）。通过利用贝叶斯网络进行概率推理和修正，***可以提高翻译的准确性和自然度，生成更符合语言习惯和上下文的翻译结果。
请参阅图5，基于机器翻译***，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话***的步骤具体为：
S401：从机器翻译***中提取对话历史数据，建立对话历史数据集；
S402：基于对话历史数据集，采用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法，模拟对话场景，产生模拟对话结果；
S403：基于模拟对话结果，采用Q学习算法进行策略迭代与优化，形成优化的策略模型；
S404：基于优化的策略模型，整合机器翻译***，进行策略应用与验证，获得自适应对话***。
首先，从机器翻译***中提取对话历史数据，建立对话历史数据集（S401）。这个数据集包含了之前的对话记录，其中包括用户的输入和***的响应。这一步骤为***提供了学习的材料，使***能够了解用户的偏好和对话模式。
基于对话历史数据集，采用蒙特卡洛树搜索方法模拟对话场景，产生模拟对话结果（S402）。这个步骤使***能够在虚拟环境中不断尝试不同的对话策略，以模拟真实用户与机器的互动。
通过Q学习算法进行策略迭代与优化（S403），***可以根据模拟对话的结果不断调整和改进对话策略。Q学习算法允许***评估不同策略的效果，并选择最优策略以提高对话的质量和效率。
基于优化的策略模型，整合机器翻译***（S404），***可以将学到的最佳对话策略应用于实际对话中。这使***能够自动适应不同用户和不同对话情境，提供更加个性化和高效的对话体验。
请参阅图6，基于自适应对话***，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎的步骤具体为：
S501：从自适应对话***中抽取语言特征，得到语言特征集；
S502：基于语言特征集，利用知识图谱技术，构建语义关联网络，产生语义关联图谱；
S503：基于语义关联图谱，利用BERT模型，进行深度语义匹配，获得语义匹配模型；
S504：基于语义匹配模型，整合自然语言处理技术，进行搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎。
首先，从自适应对话***中抽取语言特征，得到语言特征集（S501）。这些语言特征是对话***中使用的文本数据的表示，可以包括问题、回答、关键词等。语言特征的抽取将为后续的语义匹配和推荐提供必要的输入。
基于语言特征集，利用知识图谱技术构建语义关联网络，产生语义关联图谱（S502）。知识图谱可以将知识以图的形式进行表示和表达，将实体、属性和关系进行连接，并捕捉它们之间的语义关联。这将提供丰富的语义信息，帮助***理解和处理问题。
基于语义关联图谱，利用BERT模型进行深度语义匹配，获得语义匹配模型（S503）。BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，具有强大的语义表示能力。通过将输入文本表示成BERT向量，并进行相似性计算，可以实现深度的语义匹配，从而找到与查询文本相关的语义匹配项。
基于语义匹配模型，整合自然语言处理技术，进行搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎（S504）。这个引擎能够根据用户的查询，通过语义匹配和推荐算法，快速找到与用户意图相关的内容，提供准确的搜索结果和个性化的推荐。
请参阅图7，基于语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注***的步骤具体为：
S601：从语义搜索与推荐引擎中抽取文本内容，得到文本数据集；
S602：基于文本数据集，采用TF-IDF算法，提取初步关键词，形成初步关键词集；
S603：基于初步关键词集，应用注意力机制，加权分析关键词重要性，得到加权关键词集；
S604：基于加权关键词集，进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***。
首先，从语义搜索与推荐引擎中抽取文本内容，得到文本数据集（S601）。这些文本数据包含了需要进行关键词和主题识别的文档、文章或句子。这些数据提供了***学习和分析的材料。
基于文本数据集，采用TF-IDF算法提取初步关键词，形成初步关键词集（S602）。TF-IDF算法根据词频和逆文档频率来评估词语在文本中的重要性，从而提取相关的关键词。
应用注意力机制对初步关键词集进行加权分析，得到加权关键词集（S603）。注意力机制能够识别文本中更为重要和相关的词语，赋予其更高的权重和注意力。通过注意力机制，可以准确地确定关键词在文本中的重要性，进而提高识别准确度。
基于加权关键词集，进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***（S604）。通过主题建模技术，可以从关键词中提取出主题信息，识别文本的主题特征。辅助标注***可以将识别的关键词和主题与文本相关联，为用户提供更准确和高效的辅助标注服务。
请参阅图8，一种IP电话语音数据检索***用于执行上述IP电话语音数据检索方法，IP电话语音数据检索***包括电话接入模块、深度学习语音识别模块、跨语言翻译模块、对话策略优化模块、语义关联模块、语义搜索与推荐模块、关键词与主题标注模块。
电话接入模块选择电话线接口，进行硬件连接，使用数字信号处理技术进行信号转换，并采用MVC设计模式建立用户界面，生成电话机器人***；
深度学习语音识别模块基于电话机器人***，使用谱减法算法清晰原始语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，并采用N-gram模型进行文本修正，生成优化后的深度学习模型；
跨语言翻译模块基于优化后的深度学习模型，使用结巴分词技术进行文本预处理，利用长短时记忆网络的序列到序列模型进行翻译，采用贝叶斯网络技术进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译***；
对话策略优化模块基于跨语言自动翻译功能的机器翻译***，抽取对话历史数据并使用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法进行模拟，采用Q学习算法进行策略优化，生成自适应对话***；
语义关联模块基于自适应对话***，抽取语言特征并使用知识图谱技术构建语义关联网络，利用BERT模型进行深度语义匹配，生成语义匹配模型；
语义搜索与推荐模块基于语义匹配模型，整合自然语言处理技术，实施语义搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
关键词与主题标注模块基于语义搜索与推荐引擎，使用TF-IDF算法提取初步关键词，应用注意力机制进行关键词权重分析，并进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***。
首先，电话接入模块通过选择电话线接口进行硬件连接，并使用数字信号处理技术进行信号转换，同时采用MVC设计模式建立用户界面，生成电话机器人***。这使得用户可以通过电话进行语音交互，提供便捷的数据输入与查询方式。
深度学习语音识别模块基于电话机器人***，运用谱减法算法对原始语音数据进行清晰化处理。通过卷积神经网络识别语音内容，并采用N-gram模型进行文本修正，生成了优化后的深度学习模型。这使得***可以准确地转换语音输入为文本，并提高了语音识别的准确性。
跨语言翻译模块基于优化后的深度学习模型，利用结巴分词技术进行文本预处理，使用长短时记忆网络的序列到序列模型进行跨语言翻译。同时，采用贝叶斯网络技术进行文本修正，建立了具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***。这使得***可以实现在不同语言之间的即时翻译，提升了语言间的交流效率。
对话策略优化模块基于跨语言自动翻译功能的机器翻译***，通过抽取对话历史数据并运用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法进行模拟，采用Q学习算法进行策略优化，生成自适应对话***。这使得***可以根据用户的反馈和历史记录来优化对话策略，提供更智能、个性化的回答与推荐。
语义关联模块基于自适应对话***，抽取语言特征并利用知识图谱技术构建语义关联网络，利用BERT模型进行深度语义匹配，生成了语义匹配模型。这使得***可以在语义层面上理解用户的查询意图，提供更准确的搜索结果。
语义搜索与推荐模块基于语义匹配模型，整合了自然语言处理技术，实现了语义搜索与推荐功能，建立了语义搜索与推荐引擎。这使得***可以根据用户的查询意图，提供与其相关的准确、个性化的数据搜索和推荐服务。
最后，关键词与主题标注模块基于语义搜索与推荐引擎，利用TF-IDF算法提取初步关键词，并应用注意力机制进行关键词权重分析，同时进行主题建模与辅助标注，建立了辅助标注***。这使得***可以帮助用户更准确、高效地进行关键词和主题标注，提高数据的组织和管理效率。
请参阅图9，电话接入模块包括物理连接子模块、信号处理子模块、交互接口子模块、信号I/O子模块；
深度学习语音识别模块包括语音提取子模块、语音清晰化子模块、语音识别子模块、文本修正子模块；
跨语言翻译模块包括文本预处理子模块、序列翻译子模块、文本处理子模块；
对话策略优化模块包括对话历史数据子模块、模拟对话子模块、策略优化子模块；
语义关联模块包括语言特征提取子模块、知识图谱构建子模块、深度语义匹配子模块；
语义搜索与推荐模块包括搜索子模块、推荐子模块、用户行为分析子模块；
关键词与主题标注模块包括关键词提取子模块、权重分析子模块、主题建模子模块。
电话接入模块的物理连接子模块通过选择电话线接口和进行硬件连接，确保***可以与用户进行语音通信。信号处理子模块利用数字信号处理技术对输入的语音信号进行转换和处理，以提高语音数据的质量和可靠性。交互接口子模块采用MVC设计模式建立用户界面，使用户可以方便地与***进行交互。信号I/O子模块负责输入和输出信号的处理，将用户的语音转换为电信号并进行传输，同时将***的回应转换为语音信号输出给用户。
深度学习语音识别模块的语音提取子模块负责从输入的语音信号中提取关键特征，以便后续处理。语音清晰化子模块使用谱减法算法对原始语音数据进行降噪和增强处理，以提高语音识别的准确性。语音识别子模块利用卷积神经网络等深度学习技术对清晰化后的语音进行识别，将其转换为文本形式。文本修正子模块采用N-gram模型等方法对识别结果进行进一步修正和优化，以提高识别的准确度和可理解性。
跨语言翻译模块的文本预处理子模块对输入的文本进行分词和其他预处理工作，以提高后续翻译的效果。序列翻译子模块基于长短时记忆网络等序列到序列模型，实现了在不同语言之间的自动翻译功能。文本处理子模块利用贝叶斯网络等技术对翻译结果进行修正和改进，提高翻译的准确性和流畅度。
对话策略优化模块的对话历史数据子模块用于提取和存储与用户的历史对话数据，作为策略优化的基础。模拟对话子模块使用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法等技术，模拟不同对话策略的效果，以供后续的策略优化使用。策略优化子模块采用Q学习算法等方法，通过与用户进行实时交互和反馈，优化对话策略，使***能够根据用户的需求和偏好提供更加合适和个性化的回答和推荐。
语义关联模块的语言特征提取子模块用于提取语言数据中的特征表示，以便进行后续的语义关联分析。知识图谱构建子模块利用知识图谱技术，构建语义关联网络，建立起数据之间的语义关联关系。深度语义匹配子模块利用BERT模型等深度学习方法，进行深度的语义匹配，从而提高语义匹配的准确度和效果。
语义搜索与推荐模块的搜索子模块利用语义匹配模型，结合自然语言处理技术，对用户的查询进行语义搜索，找到与查询意图相关的结果。推荐子模块根据用户的输入和历史行为，进行个性化推荐，提供用户可能感兴趣的内容。用户行为分析子模块对用户的行为数据进行分析和建模，为搜索和推荐模块提供数据支持，从而改进搜索和推荐的准确性和个性化程度。
关键词与主题标注模块的关键词提取子模块使用TF-IDF算法等方法，从文本中提取出具有重要意义的关键词。权重分析子模块使用注意力机制等技术，对关键词进行权重分析和衡量，以确定关键词的重要程度。主题建模子模块对文本进行主题建模和分析，帮助用户更好地理解和组织文本内容，并提供辅助标注功能。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种IP电话语音数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***；
基于所述电话机器人***，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型；
基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***；
基于所述机器翻译***，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话***；
基于所述自适应对话***，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注***。
2.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，接入电话线进行电话机器人***的构建，使用UI级接口，生成电话机器人***的步骤具体为：
基于电话线接口，使用ADSL调制解调器，建立数据接入模块；
基于所述数据接入模块的输出，采用数字信号处理技术，使用傅立叶变换算法进行信号处理和分析，生成信号处理模块；
基于所述信号处理模块的输出，采用MVC设计模式创建交互接口，以此实现UI级接口；
将所述信号处理模块的处理结果与UI级接口进行整合，使用集成算法确保信息有机融入UI界面，实现交互逻辑，构建电话机器人***。
3.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述电话机器人***，采用深度学习算法，对场景对话进行语音识别与二次处理，生成优化后的深度学习模型的步骤具体为：
从所述电话机器人***中抽取语音，得到原始语音数据；
基于所述原始语音数据，采用谱减法算法，提高语音质量，获得清晰化语音数据；
基于所述清晰化语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，生成初步语音转文本结果；
基于所述初步语音转文本结果，采用N-gram模型，进行文本修正，获得优化后的深度学习模型。
4.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述深度学习模型，采用机器翻译技术，基于序列到序列模型进行跨语言翻译，实现多语言环境下的交流，建立具备跨语言自动翻译功能的机器翻译***的步骤具体为：
从所述优化后的深度学习模型中抽取文本，得到文本输入数据；
基于所述文本输入数据，采用结巴分词技术，进行文本分割，形成预处理文本数据；
基于所述预处理文本数据，采用长短时记忆网络的序列到序列模型，进行翻译，得到初步翻译输出；
基于所述初步翻译输出，采用贝叶斯网络技术，进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译***。
5.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述机器翻译***，应用Q学习算法进行对话策略的自我学习与调整，获取自适应对话***的步骤具体为：
从所述机器翻译***中提取对话历史数据，建立对话历史数据集；
基于所述对话历史数据集，采用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法，模拟对话场景，产生模拟对话结果；
基于所述模拟对话结果，采用Q学习算法进行策略迭代与优化，形成优化的策略模型；
基于所述优化的策略模型，整合机器翻译***，进行策略应用与验证，获得自适应对话***。
6.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述自适应对话***，采用知识图谱技术与自然语言处理技术，通过BERT模型进行语义匹配与推荐，建立语义搜索与推荐引擎的步骤具体为：
从所述自适应对话***中抽取语言特征，得到语言特征集；
基于所述语言特征集，利用知识图谱技术，构建语义关联网络，产生语义关联图谱；
基于所述语义关联图谱，利用BERT模型，进行深度语义匹配，获得语义匹配模型；
基于所述语义匹配模型，整合自然语言处理技术，进行搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎。
7.根据权利要求1所述的IP电话语音数据检索方法，其特征在于，基于所述语义搜索与推荐引擎，利用注意力机制进行关键词与主题的识别，建立辅助标注***的步骤具体为：
从所述语义搜索与推荐引擎中抽取文本内容，得到文本数据集；
基于所述文本数据集，采用TF-IDF算法，提取初步关键词，形成初步关键词集；
基于所述初步关键词集，应用注意力机制，加权分析关键词重要性，得到加权关键词集；
基于所述加权关键词集，进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***。
8.一种IP电话语音数据检索***，其特征在于，所述IP电话语音数据检索***用于执行权利要求1-7任一所述的IP电话语音数据检索方法，所述IP电话语音数据检索***包括电话接入模块、深度学习语音识别模块、跨语言翻译模块、对话策略优化模块、语义关联模块、语义搜索与推荐模块、关键词与主题标注模块。
9.根据权利要求8所述的IP电话语音数据检索***，其特征在于，所述电话接入模块选择电话线接口，进行硬件连接，使用数字信号处理技术进行信号转换，并采用MVC设计模式建立用户界面，生成电话机器人***；
所述深度学习语音识别模块基于电话机器人***，使用谱减法算法清晰原始语音数据，利用卷积神经网络识别语音内容，并采用N-gram模型进行文本修正，生成优化后的深度学习模型；
所述跨语言翻译模块基于优化后的深度学习模型，使用结巴分词技术进行文本预处理，利用长短时记忆网络的序列到序列模型进行翻译，采用贝叶斯网络技术进行文本修正，建立跨语言自动翻译功能的机器翻译***；
所述对话策略优化模块基于跨语言自动翻译功能的机器翻译***，抽取对话历史数据并使用强化学习中的蒙特卡洛树搜索方法进行模拟，采用Q学习算法进行策略优化，生成自适应对话***；
所述语义关联模块基于自适应对话***，抽取语言特征并使用知识图谱技术构建语义关联网络，利用BERT模型进行深度语义匹配，生成语义匹配模型；
所述语义搜索与推荐模块基于语义匹配模型，整合自然语言处理技术，实施语义搜索与推荐，建立语义搜索与推荐引擎；
所述关键词与主题标注模块基于语义搜索与推荐引擎，使用TF-IDF算法提取初步关键词，应用注意力机制进行关键词权重分析，并进行主题建模与辅助标注，建立辅助标注***。
10.根据权利要求8所述的IP电话语音数据检索***，其特征在于，所述电话接入模块包括物理连接子模块、信号处理子模块、交互接口子模块、信号I/O子模块；
所述深度学习语音识别模块包括语音提取子模块、语音清晰化子模块、语音识别子模块、文本修正子模块；
所述跨语言翻译模块包括文本预处理子模块、序列翻译子模块、文本处理子模块；
所述对话策略优化模块包括对话历史数据子模块、模拟对话子模块、策略优化子模块；
所述语义关联模块包括语言特征提取子模块、知识图谱构建子模块、深度语义匹配子模块；
所述语义搜索与推荐模块包括搜索子模块、推荐子模块、用户行为分析子模块；
所述关键词与主题标注模块包括关键词提取子模块、权重分析子模块、主题建模子模块。
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| CN202311409949.2A CN117524202A (zh) | 2023-10-27 | 2023-10-27 | 一种ip电话语音数据检索方法及*** |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN118038869A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-05-14 | 福建亿榕信息技术有限公司 | 基于改进语音识别的电力智能交互方法及*** |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118038869A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-05-14 | 福建亿榕信息技术有限公司 | 基于改进语音识别的电力智能交互方法及*** |
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