具体实施方式

以下结合附图1，进一步说明本发明通过实时音频流分析解决司乘安全及提升服务质量的方法的具体实施方式。本发明通过实时音频流分析解决司乘安全及提升服务质量的方法不限于以下实施例的描述。

实施例1：

本实施例给出通过实时音频流分析解决司乘安全及提升服务质量的方法的具体结构，如图1所示，包括以下步骤：

订单服务开始时，进行环境音频采集，得到并上传音频流信息；

订单服务过程中，收到上传的音频流信息，解析音频流信息，并到敏感词库进行匹配，得到并上传匹配结果，其中，敏感词库包括若干不同分级的敏感词；

匹配结果上传到安全预警处理系统，触发相对应的安全行为，其中，安全预警处理系统包括分别与若干不同分级的敏感词相对应的若干安全行为。

具体地，还包括以下步骤：

在订单结束后，接收到司机评价及乘客评价，评价包括好评和差评；

若出现差评，对音频流信息进行自动分析，对差评信息进行评定，并记录差评信息，用于在司乘有纠纷或者投诉时作为评判标准来参考。

具体地，订单服务开始时，进行环境音频采集，得到并上传音频流信息，包括：

在订单服务开始时，自动开启麦克风进行环境音频采集，通过websocket协议，将音频流上传至平台服务器，支持的音频格式有pcm、wav、mp3、aac，请求协议采用wss协议，音频采样率使用1600Hz或8000Hz，采样精度为16bits，声道为单声道，上传数据包为1:1实时率，8k采样率为640字节，16k采样率为1280字节，上传数据通过平台预先设置的加密签名算法进行加密，确保采集数据的安全性。

具体地，订单服务过程中，收到上传的音频流信息，解析音频流信息，并到敏感词库进行匹配，得到匹配结果，包括：

在音频流上传至平台服务器后，平台服务器按音频流切片对音频文件进行解析，并调用平台的敏感词库，对解析内容进行匹配，如果匹配到敏感词，根据敏感词库的安全风险等级和安全事件标签，对音频流进行打标签标记，然后将这些安全标签和风险id传到安全预警处理系统。

进一步的，匹配结果流转到安全预警处理系统，触发相对应的安全行为，包括：

安全预警处理系统基于安全标签和风险id，自动分发对应的提醒和警告内容，或自动触发拨打报警电话，或自动拨打紧急联系人电话，或自动将平台和司机或者乘客建立联系进行人工干预。

进一步的，安全预警系统会将每个订单的数据进行汇总，交由深度学习系统，对安全事件的订单信息进行不断地分析学习，进行敏感词库的更新。

工作原理：如图1所示，首先，订单开始服务时，司乘APP开启音频采集，司乘音频流实时上传至平台服务器，平台服务器存储订单音频流，同时，音频流分析系统启动工作，解析音频流信息并到敏感词库进行匹配(敏感词库包括存储安全事件标签等信息)，匹配结果自动触发安全处理事件，进行安全事件分级，若是正常结束订单，结束订单后进行司乘评价，触发评分纠察系统工作，若是一般安全事件，在司乘App内通过语音或者弹窗提醒司乘注意言辞，若是紧急安全事件，则自动拨打报警或联系人电话等。

安全预警系统会将每一单的数据进行汇总，交由深度学习系统，对安全事件的订单信息进行不断地分析学习，形成一套更详细完备的敏感词库，更精确的安全问题分级，更精细化的安全问题自动化处理系统。经过不断的学习，提高系统的处理问题能力，降低更多的人力和事件成本。

目前传统的网约车服务评价模式，基本都是司乘互评，然后如果有纠纷，司乘联系平台，由人工介入对评价进行复盘判定。这种模式既耗时又费人力。平台评分纠察系统，会再订单评价提交后，立即触发纠察操作。针对差评等，会自动提取安全预警系统中记录的订单安全问题标签，分析评价的真实性以及可靠性。如果吻合，则自动提取安全预警系统中的安全问题标签和相关音频文件，在评价系统中建立该订单的评分纠察档案。将关键信息展示给被评分人。如果有司乘纠纷，则系统可提取评分纠察档案作为关键证据来判责。

本发明通过实时音频流分析解决司乘安全及提升服务质量，可以实时自动触发安全处理行为，大大降低潜在安全风险，同时能够节省平台处理司乘纠纷的人力和时间成本，将大部分工作通过云自动化来处理，而且能够通过实时言语分析，实时监督并提醒司乘双方，提高司乘双方的自我约束力，营造一个和谐，高质量服务的网约车体验，还能够在订单结束后，对司乘评价进行自动化处理、评定及记录，为后续司乘纠纷提供了评判标准，提高了纠纷处理的效率和公平性，实用性强。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。