一种外呼时的智能选号方法及系统

本发明提供了一种外呼时的智能选号方法及系统,其中方法包括：对后台服务器发送请求获取选号规则；坐席外呼或自动外呼时,指定任一选号规则,根据选号规则与数据库内外显号码池中外显号码的参数从数据库内外显号码池的外显号码中确定初始外显号码发起外呼；获取外呼通话信息并将外呼通话信息发送至消息队列；对外呼通话信息进行处理,得到最新统计数据；基于最新统计数据对数据库内外显号码池中外显号码的参数进行更新；基于外呼时的智能选号方法的系统可以更灵活、智能的选择外显号,摆脱了之前针对坐席配置固定外显号,或由管理人员根据报表人工配置外显号的方法,提高了管理人员工作效率,降低了企业的外呼、获客成本,提高了企业运营效率。

2021-11-02

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可定制的低延时命令词识别方法及装置

本发明涉及一种可定制的低延时命令词识别方法及装置,包括获取待识别语音,并根据待识别语音确定待处理的声学特征；将声学特征输入到预构建的神经网络分类模型中进行识别,获取声学特征所属的每个建模单元的后验概率；其中,建模单元为带调拼音；根据后验概率计算每个命令词的置信度以及其包含的建模单元出现的时间点；根据置信度和时间点来判断是否输出该命令词。本发明能够对汉语中所有的带调拼音进行建模,采用简单高效的打分机制,完成低延时命令词列表的识别任务,降低了命令词识别的开发成本和时间成本。本发明采用的置信度计算方法具有极低的计算复杂度和空间复杂度,并具有较高的准确率和较低的误唤醒率,可实时地检测命令词是否出现。

2021-11-02

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一种车载语音操作系统人机互动方法及装置

本发明公开了一种车载语音操作系统人机互动方法及装置,通过语音唤醒,启动车载语音操作系统,在车内安装的多个语音收发器,用于收集多音源的声音,并将收集到的音频发送至音频处理器进行处理,得到用户语音数据；并对无法识别的语音进行重新匹配加入到新增语音指令中,便于以后人员再次使用该指令时,语音系统能够进行识别并作出相应动作,避免因用户使用方言而导致同一语句多次使用时系统无法解析而降低用户体验感,使得语音系统更加完善；在语音解析识别过程中,用户新增的语音指令数据保存在本地数据库中,具有较好的私密性；系统优先与本地数据进行比对,便于实现快速查询比对,提升运行效率。

2021-11-02

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终端设备唤醒方法和装置、存储介质及电子装置

本发明公开了一种终端设备唤醒方法和装置、存储介质及电子装置,其中,上述方法包括：获取待识别的音频数据；在终端设备内配置的至少两个唤醒模型的每个唤醒模型中,基于各自从音频数据中提取的不同维度下的音频特征分别进行唤醒识别,得到与唤醒模型对应的音频识别结果,其中,每个唤醒模型用于提取一种维度下的音频特征；在音频识别结果达到唤醒条件的情况下,将终端设备调整为唤醒状态。采用上述技术方案,解决了现有技术中终端设备的唤醒性能差的问题。

2021-11-02

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智能音箱语音服务系统、方法、装置及设备

本申请公开了智能音箱语音服务相关系统、方法、装置及设备。所述智能音箱语音服务系统,通过客户端发送针对目标语音服务的文本语料提交请求；服务端滤除该请求携带的文本语料包括的影响其它语音服务启动的文本,作为第一启动词；根据滤除第一启动词后的文本语料,更新语言模型；以及,通过包括更新后语言模型的语音识别模型,确定与智能音箱采集的用户语音数据对应的文本序列,向智能音箱回送该文本序列；智能音箱采集用户语音数据；以及,若该文本序列包括语音服务启动词,则启动与所述语音服务启动词对应的语音服务。采用这种处理方式,可以有效兼顾较高的用户语音识别准确度、及语音服务的正常启动两个方面。

2021-11-02

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语音数据的处理方法及装置、存储介质、电子装置

本发明提供了一种语音数据的处理方法及装置、存储介质、电子装置,上述方法包括：获取待处理的语音数据；根据多个预设语音模型中各预设语音模型对应的权重,从多个预设语音模型中确定至少一个目标语音模型,各预设语音模型的权重表征该预设语音模型识别结果的置信度；通过至少一个目标语音模型对待处理的语音数据进行处理,解决了现有技术中在使用多种语音识别引擎(即语音模型)进行语音识别时,识别时间长,无法确定识别结果的准确率等问题,确保了语音数据进行识别的灵活性,提升对于识别准确率的确定时间。

2021-11-02

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基于意图识别的流程节点跳转方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能技术,提供一种基于意图识别的流程节点跳转方法、装置、设备及介质,该方法包括：从预设有至少两个流程节点的业务流程中确定待处理节点,流程节点关联有条件标签集和可选意图,可选意图关联有识别信息和唯一的意图标签,条件标签集包括至少一个条件标签；获取待处理语音信息并输入至预设的NLP模型中得到识别结果；将根据识别结果确定的目标意图的意图标签输入至标签计数器,并获取业务流程开始后获取到的全部意图标签组成的标签累计结果；根据标签累计结果匹配出目标流程节点并进行跳转。根据本发明实施例提供的方案,无需人手操作,通过累计的意图标签确定目标流程节点,能够在复杂逻辑的情况下提高目标流程节点的匹配准确性。

2021-11-02

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语音情绪识别模型训练方法及电子设备

本发明公开了一种语音情绪识别模型训练方法及电子设备,方法包括：获取语者识别语料；从所述语者识别语料中提取频域特征数据；使用所述频域特征数据进行训练,获得语音情绪特征抽取器；获取语音情绪语料；利用所述语音情绪特征抽取器从所述语音情绪语料中提取语音情绪特征数据；使用语音情绪特征数据进行训练,获得语音情绪识别模型。本发明仅需少量的语音情绪语料就能使得训练得到的语音情绪识别模型也具有较高的精确度。

2021-11-02

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语音识别模型训练方法及系统

本发明公开一种语音识别模型训练方法,包括：根据用户的选择操作确定待训练模型,所述待训练模型至少包括待训练声学模型、待训练语言模型和待训练热词模型之一；获取用户上传的预设领域训练数据集；基于所述预设领域训练数据集对所述待训练模型进行训练。本发明根据用户的选择操作确定待训练模型,获取用户上传的预设领域训练数据集,然后基于所述预设领域训练数据集对所述待训练模型进行训练。只需要用户根据需求选择需要进行训练的模型,并将目标领域的训练数据集进行上传即可完成所选择的模型的训练,以得到对语音识别模型的训练,无需用户具备系统算法和人工智能知识,用户可以更加自主的完成识别优化,降低了训练模型的门槛和成本。

2021-11-02

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语音切分模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

本申请公开了语音切分模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域,具体涉及语音技术、深度学习和自然语言处理等人工智能技术领域。具体实施方案为,获取样本语音,并获取待训练的语音切分模型；将样本语音划分为多个样本语音片段；根据语音翻译模型对多个样本语音片段进行翻译,以生成多个样本文本片段；根据多个样本文本片段和预设条件,生成多个样本语音片段的标签值；以及根据多个样本语音片段的标签值和多个样本语音片段对语音切分模型进行训练,以生成训练之后的语音切分模型。由此,能够提高语音切分模型的准确度,且可通过训练的语音切分模型为后续的同声传译提供有意义的语音片段,从而能够提高同声传译的准确率。

2021-11-02

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