用于智能客服的语音处理方法、装置和计算机设备与流程

技术特征：
1.一种用于智能客服的语音处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取语音序列对应的编码后的声学特征序列；将所述编码后的声学特征序列输入至解码器中的自注意力网络，得到目标自注意力特征；将所述编码后的声学特征序列输入至所述解码器中的混合注意力网络，得到目标混合注意力特征；采用所述解码器根据所述目标自注意力特征和所述目标混合注意力特征，确定所述语音序列对应的文本序列。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器的数量为多个，所述多个解码器串行连接；所述将所述编码后的声学特征序列输入至解码器中的自注意力网络，得到目标自注意力特征，包括：将所述编码后的声学特征序列输入至第一个解码器中的自注意力网络，得到第一个自注意力特征；将所述第一个自注意力特征输入至下一个解码器中的自注意力网络，以此类推，直至最后一个解码器中的自注意力网络输出最后一个自注意力特征；将所述最后一个自注意力特征确定为目标自注意力特征；所述将所述编码后的声学特征序列输入至所述解码器中的混合注意力网络，得到目标混合注意力特征，包括：将所述编码后的声学特征序列输入至所述第一个解码器中的混合注意力网络，得到第一个混合注意力特征；将所述第一个混合注意力特征和所述第一个自注意力特征输入至所述下一个解码器中的混合注意力网络，以此类推，直至所述最后一个解码器中的混合注意力网络输出最后一个混合注意力特征；将所述最后一个混合注意力特征确定为目标混合注意力特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述解码器根据所述目标自注意力特征和所述目标混合注意力特征，确定所述语音序列对应的文本序列，包括：采用所述解码器对所述目标自注意力特征和所述目标混合注意力特征进行拼接，得到拼接后的特征；采用所述解码器根据所述拼接后的特征，确定所述语音序列对应的文本序列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述解码器根据所述拼接后的特征，确定所述语音序列对应的文本序列，包括：采用所述解码器将所述拼接后的特征与所述编码后的声学特征序列进行相加，得到相加后的特征；采用所述解码器根据所述相加后的特征，确定所述语音序列对应的文本序列。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于用户的客服请求，播报需求引导语，并采集包含业务需求信息的所述语音序列。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述文本序列，确定是否开启对应语种类型的人工客服模式；
若是，则开启对应语种类型的人工客服模式；若否，则开启对应语种类型的智能客服模式，并播报与所述文本序列相匹配的业务信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器的训练过程包括：获取语音序列样本对应的编码后的声学特征序列样本和所述语音序列样本对应的文本序列样本；将所述声学特征序列样本作为输入数据，对初始化的解码器中自注意力网络和混合注意力网络进行训练，其中，所述初始化的解码器的输出数据为预测文本序列，所述初始化的解码器的损失函数是基于所述预测文本序列和所述文本序列样本构建的。8.一种用于智能客服的语音处理装置，其特征在于，所述装置包括：声学特征获取模块，用于获取语音序列对应的编码后的声学特征序列；自注意力模块，用于将所述编码后的声学特征序列输入至解码器中的自注意力网络，得到目标自注意力特征；混合注意力模块，用于将所述编码后的声学特征序列输入至所述解码器中的混合注意力网络，得到目标混合注意力特征；文本序列确定模块，用于采用所述解码器根据所述目标自注意力特征和所述目标混合注意力特征，确定所述语音序列对应的文本序列。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种用于智能客服的语音处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取语音序列对应的编码后的声学特征序列；将编码后的声学特征序列输入至解码器中的自注意力网络，得到目标自注意力特征；将编码后的声学特征序列输入至解码器中的混合注意力网络，得到目标混合注意力特征；采用解码器根据所述目标自注意力特征和目标混合注意力特征，确定语音序列对应的文本序列。采用本方法能够提高客服过程中语音识别的准确性。法能够提高客服过程中语音识别的准确性。法能够提高客服过程中语音识别的准确性。


技术研发人员：彭新俊 赵杰 潘仰耀 汪贇
受保护的技术使用者：上海浦东发展银行股份有限公司
技术研发日：2021.09.29
技术公布日：2022/1/14