基于语音数据的客户标签识别方法、装置及计算设备与流程

技术特征：
1.一种基于语音数据的客户标签识别方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取客户的语音数据并根据所述语音数据识别对应的业务类型；根据所述业务类型将所述语音数据加载至训练后的语音标签识别模型；调用训练后的所述语音标签识别模型对所述语音数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签，包括：将所述语音数据切分成长度固定的小片段，所述小片段之前有固定长度的重合部分，并将所述小片段转写成文本数据；对所述文本数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务类型将所述语音数据加载至训练后的语音标签识别模型之前，包括：获取历史语音数据，并根据所述历史语音数据获取人工识别的客户标签以及对应的业务类型，形成训练样本；根据所述训练样本对所述语音标签识别模型进行训练，获取训练后的所述语音标签识别模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本对所述语音标签识别模型进行训练，获取训练后的所述语音标签识别模型，包括：将所述历史语音数据转写为历史文本数据；根据所述业务类型对所述历史文本数据进行特征信息提取；根据所述特征信息应用bert模型对所述历史文本数据进行标签识别训练；引入自注意力机制进行充分学习，获取所述bert模型的参数，得到训练后的所述语音标签识别模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本对所述语音标签识别模型进行训练，获取训练后的所述语音标签识别模型，包括：将所述训练样本划分为初始参数样本、调整参数样本以及评估泛化样本；应用所述初始参数样本对所述语音标签识别模型进行训练，获取所述语音标签识别模型的初始参数；应用所述调整参数样本对所述语音标签识别模型进行参数调整；应用所述评估泛化样本对参数调整后的所述语音标签识别模型进行泛化能力评估，获取训练后的所述语音标签识别模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述小片段转写成文本数据，包括：对所述小片段进行特征提取，转化为固定维度的向量；应用训练好的隐式马尔可夫模型根据所述向量将所述小片段识别为音素；通过训练好的积卷神经网络将所述音素识别为所述文本数据；将双声道语音数据中两个声道分别进行转换以区分角色。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文本数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签，包括：对所述文本数据进行特征信息提取；根据所述特征信息对所述文本数据进行质量诊断和预处理；调用bert模型对预处理后的所述文本数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文本数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签之后，包括：将所述客户标签与所述客户的实时业务关联；将所述客户标签存入客户标签库。8.一种基于语音数据的客户标签识别装置，其特征在于，所述装置包括：语音获取单元，用于实时获取客户的语音数据并根据所述语音数据识别对应的业务类型；模型加载单元，用于根据所述业务类型将所述语音数据加载至训练后的语音标签识别模型；标签识别单元，用于调用训练后的所述语音标签识别模型对所述语音数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签，所述标签识别单元包括：语音转写单元和标签解析单元，所述语音转写单元用于将所述语音数据切分成长度固定的小片段，所述小片段之前有固定长度的重合部分，并将所述小片段转写成文本数据；所述标签解析单元用于对所述文本数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签。9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行根据权利要求1-7任一项所述基于语音数据的客户标签识别方法的步骤。10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行根据权利要求1-7任一项所述基于语音数据的客户标签识别方法的步骤。

技术总结
本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种基于语音数据的客户标签识别方法、装置及计算设备，该方法包括：实时获取客户的语音数据并根据所述语音数据识别对应的业务类型；根据所述业务类型将所述语音数据加载至训练后的语音标签识别模型；调用训练后的所述语音标签识别模型对所述语音数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签，包括：将所述语音数据切分成长度固定的小片段，所述小片段之前有固定长度的重合部分，并将所述小片段转写成文本数据；对所述文本数据进行客户标签解析，获取对应的客户标签。通过上述方式，本发明实施例能够实现语音的实时转译解析、标签自动提取沉淀，突破了传统标签数据更新周期的瓶颈，创建了实时标签。了实时标签。了实时标签。


技术研发人员：毕晓庆 陈永刚 齐希 施文驰
受保护的技术使用者：中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2020.04.28
技术公布日：2021/10/28