用于在用户界面会话期间基于语音信号处理来实现知识共享引擎的系统和方法与流程

背景技术：

1、由于组织、文化和技术因素的组合，企业内的知识共享通常是困难的。员工可能被封闭在部门内，缺乏时间或激励来记录和分享见解，或者害怕通过泄露有价值的专业知识而失去竞争优势。此外，信息的庞大体积和碎片化使得难以有效地捕获、组织和传播知识。视频会议的兴起，在改善远程协作的同时，无意中使知识共享更具挑战性。通过视频通话举行的会议通常不会被记录、转录或易于搜索，这意味着关键信息通常会被锁定在对话中，并且一旦会议结束就会丢失。即使当记录可用时，这些记录审阅起来耗时，并且很少以使它们稍后可查阅或可执行的方式进行索引。传统的视频会议工具通过主要关注实时通信而不是知识捕获和检索来促成这个问题。它们通常缺乏用于记笔记、自动转录、标记或将讨论点与现有文档或项目链接的集成工具，从而导致对话与企业更广泛的知识库之间的脱节。

技术实现思路

1、此外，即使知识共享工具通过笔记记录、自动转录、标记或链接等功能得到增强，这些改进仍然无法解决核心问题：缺乏内化于各个参与者头脑中的上下文理解和特定领域的洞察。转录文稿和笔记可以捕获所说的内容，但不一定捕获它是什么意思，也不一定捕获支撑对话的差异化推理、假设或未说出的知识。这些工具通常将丰富、复杂的讨论缩减到缺乏真正知识传播所需的深度的表层概要。如果没有更广泛的背景——例如正在解决的具体问题、某些决定背后的历史或个人从经验中带来的隐性知识——记录的内容仍然不完整并且对于其他人很难有意义地应用。因此，即使是记录良好的会议也可能无法传达在企业内推动创新和解决问题的真正“技术诀窍”。真正的知识共享需要的不仅仅是捕获单词；它需要用于在相关域内解释和语境化这些词的机制。

2、因此，本文描述了用于在用户界面会话期间基于语音信号处理来实现知识共享引擎的系统和方法。作为一个示例，本文描述了减轻对知识共享工具的上下文理解的缺乏的系统和方法。作为一个示例，与传统的语音到文本工具不同，系统在生成由一个或多个模型摄取的特征输入之前，用附加的领域知识补充检测到的短语。

3、在概括之前用领域知识补充检测到的短语在技术上是优越的，因为它允许系统以上下文感知、精确和语义丰富的方式解释语言。与孤立地转录单词的传统语音到文本工具不同，集成领域知识的系统不仅可以识别所说的内容，而且可以识别其在特定专业或组织上下文中的含义。通过在下游模型处理检测到的短语之前用相关术语、关系和概念丰富检测到的短语，系统创建更具信息性和结构化的特征输入。这种情境化通过减少歧义、增强相关性以及实现更准确的概括和分类来提高模型性能。它还导致更有效的处理，因为模型可以专注于更高级别的解释，而不是花费计算工作量从非结构化文本中解析含义。最终，这种方法可以实现更多可执行的输出，例如突出关键决策、风险或见解的概要—而不是通用概述—从而支持整个企业更好的知识保留和决策。

4、在一些方面，描述了用于在用户界面会话期间基于语音信号处理来实现知识共享引擎的系统和方法。例如，系统可以在多个用户之间的第一用户界面会话期间接收第一音频输入。系统可以基于第一音频输入生成第一文本串。系统可以解析第一文本串以检测第一短式短语。响应于检测到第一短式短语，系统可以确定第一短式短语是否对应于一个或多个标记的短式短语。响应于确定第一短式短语不对应于一个或多个标记的短式短语，系统可以确定与多个用户中的一个或多个用户相对应的第一域。系统可以检索与第一域相对应的第一域简档。系统可以生成与第一短式短语和第一域简档相对应的第一特征输入。系统可以将第一特征输入输入到第一模型中，以确定第一短式短语的第一标记的短式短语。系统可以基于第一标记的短式短语生成与第一用户界面会话相对应的第一概要。系统可以生成用于在用户界面上显示的第一概要。

5、通过本发明的详细描述和附图，本发明的各种其他方面、特征和优点将是显而易见的。还应当理解，前面的一般性描述和下面的详细描述都是示例，并不限制本发明的范围。如在说明书和权利要求书中所使用的，单数形式的“一”、“一个”和“该”包括复数指示物，除非上下文另有明确规定。另外，如说明书和权利要求书中所使用的，术语“或”是指“和/或”，除非上下文另有明确规定。另外，如说明书中所使用的，“一部分”是指给定项目（例如，数据）的一部分或全部（即，整个部分），除非上下文另有明确规定。

1.一种用于在用户界面会话期间基于语音信号处理来实现知识共享引擎的系统，所述系统包括：

2.一种用于基于用户接口会话期间的语音信号处理来实现知识共享引擎的方法，所述方法包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

7.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述第一短式短语是否对应于所述一个或多个标记的短式短语还包括：

8.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述第一短式短语是否对应于所述一个或多个标记的短式短语还包括：

9.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述第一短式短语是否对应于所述一个或多个标记的短式短语还包括：

10.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述第一短式短语是否对应于所述一个或多个标记的短式短语还包括：

11.根据权利要求2所述的方法，其中，为所述第一短式短语确定所述第一标记的短式短语还包括：

12.根据权利要求2所述的方法，其中，确定与所述多个用户中的一个或多个用户相对应的所述第一域还包括：

13.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语是使用模型基于所述第一短式短语来确定的，其中，所述模型通过以下操作来训练：

14.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

15.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

16.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一标记的短式短语还基于：

17.一个或多个非暂时性计算机可读介质，包括指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时引起操作，所述操作包括：

18.根据权利要求17所述的一个或多个非暂时性计算机可读介质，其中，确定针对所述第一短式短语的所述第一标记的短式短语还包括：

19.根据权利要求17所述的一个或多个非暂时性计算机可读介质，其中，确定与所述多个用户中的一个或多个用户相对应的所述第一域还包括：

20.根据权利要求17所述的一个或多个非暂时性计算机可读介质，其中，所述第一标记的短式短语是使用模型基于所述第一短式短语来确定的，其中，所述模型通过以下操作来训练：