一种智能语音服务系统的制作方法

本发明涉及语音服务，具体为一种智能语音服务系统。

背景技术：

1、智能语音服务系统涉及多个领域，如金融行业的贷款、理财、催收、房地产行业的楼盘销售、商铺招租、房产中介、保险行业新客开发、续保提醒、新品推荐等，都可以使用智能客服语音机器人，企业通过使用智能语音服务系统旨在提高语音服务的质量、准确性和用户体验，使系统能够更智能地理解和响应用户的需求。

2、智能客服语音机器人结合智能语音识别(asr)，语义理解(nlp)，语音合成(tts)等技术，根据预先设定好的话术和流程，由语音机器人自动和客户进行交互，完成语音交互。由知识库、机器学习、任务管理、可拖拽多轮对话引擎等核心模块组成的语音服务平台，可以根据业务需要在平台上动态定义各种复杂的语音交互场景通过真人声合成技术与多轮对话的结合，摆脱传统智能机器人单一机械的语音，使得整套系统更加智能化，更加贴近客户，使客户在整个交互过程中毫无感知，保持了与真人一致的体验感，更好的帮助企业提高交互效率和标准化交互流程，实现语音交互数据智能化管理，而目前针对智能语音服务系统缺乏统一综合的服务评估标准。

3、因此，针对以上问题，亟待需要一种智能语音服务系统。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能语音服务系统，解决了语音交互数据智能化管理困难、智能语音应对异常情况处理能力差、缺乏统一的评估智能语音服务状态标准的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能语音服务系统，包括语音合成管理子系统、服务评估子系统、监控反馈子系统，其中：所述语音合成管理子系统用于基于获取到的语音训练数据获取语言合成学习训练值，对智能语音合成训练进行状态评估，优化合成语音；所述服务评估子系统用于根据优化后的合成语音传输至客户交互平台，构建智能语音服务模型，获得智能语音服务评估指数，评估智能合成语音应对客户的能力状态；所述监控反馈子系统用于基于智能语音服务评估指数进行系统优化。

3、进一步地，所述语音合成管理子系统包括语音训练数据获取模块、语音训练数据计算模块、语音合成训练评估优化模块，其中：所述语音训练数据获取模块即用于基于语音训练过程获取语音训练数据，并发送给语音训练数据计算模块；所述语音训练数据计算模块即用于对语音训练数据获取模块发送的语音训练数据进行分析计算，获得语言合成学习训练值；所述语音合成训练评估优化模块即用于根据语言合成学习训练值对当前智能语音合成训练状态进行理解，进而实现语音合成优化。

4、进一步地，所述语音训练数据具体包括：意图识别训练数据、对话管理训练数据、自然语言处理训练数据；所述意图识别训练数据具体包括：意图识别训练样本批次大小、意图识别训练学习率、意图识别正确率；所述对话管理训练数据具体包括：对话管理训练样本批次大小、对话管理训练学习率、对话训练轮次；所述自然语言处理训练数据具体包括：自然语言处理训练样本批次大小、自然语言处理训练学习率、自然语言处理评分。

5、进一步地，所述获得语言合成学习训练值具体过程为：根据意图识别训练数据、对话管理训练数据、自然语言处理训练数据分别分析，获得意图识别训练值、对话管理训练值、自然语言处理训练值；所述意图识别训练值用于数值化展示智能语音服务系统对于客户意图的智能化识别能力，通过意图识别训练样本批次大小、意图识别训练学习率、意图识别正确率进行分析计算获得；所述对话管理训练值用于数值化展示智能语音服务系统对于客户对话过程的应对处理能力，通过对话管理训练样本批次大小、对话管理训练学习率、对话训练轮次进行分析计算获得；所述自然语言处理训练值用于数值化展示智能语音服务系统对于自动化生成自然语言的能力，通过自然语言处理训练样本批次大小、自然语言处理训练学习率、自然语言处理评分进行分析计算获得；结合意图识别训练值、对话管理训练值、自然语言处理训练值分析，构建语言合成学习训练模型，得到语言合成学习训练值。

6、进一步地，语言合成学习训练值的计算公式为：

7、κ＝μy*α1+μd*α2+μz*α3；式中κ表示为语言合成学习训练值，μy、μd、μz分别表示为意图识别训练值、对话管理训练值、自然语言处理训练值，α1、α2、α3分别表示为意图识别训练值、对话管理训练值、自然语言处理训练值相对应的权重因子。

8、进一步地，所述根据语言合成学习训练值对当前智能语音合成训练状态进行理解具体为：获取预设的语言合成学习阈值，所述预设的语言合成学习阈值表示为期望的语言合成学习最低值，将语言合成学习训练值与预设的语言合成学习阈值进行对比，当语言合成学习训练值低于预设的语言合成学习阈值时，判断当前智能语音合成训练不符合智能语音合成期望，自动调整语音训练数据以实现语音合成优化。

9、进一步地，所述服务评估子系统包括客户交互模块、交互数据获取模块、交互数据计算模块；所述客户交互模块即用于将优化后的合成语音传输至客户交互平台，实现智能语音客户服务过程；所述交互数据获取模块即用于基于智能语音客户服务过程获取交互数据，并发送给交互数据计算模块；所述交互数据计算模块即用于对交互数据获取模块发送的交互数据进行分析计算，获得智能语音服务评估指数。

10、进一步地，所述交互数据具体包括：异常情况应对数据、客户体验评估数据；所述异常情况应对数据具体包括：重拨率、静默率、反问率、打断率；所述客户体验评估数据具体包括：客户评分、坐席转化率、成单率。

11、进一步地，所述获得智能语音服务评估指数具体过程为：根据异常情况应对数据、客户体验评估数据分别分析，获得异常处理能力值、客户交互评估值；所述异常处理能力值用于数值化展示智能语音服务系统应对交互过程中异常情况的能力，通过重拨率、静默率、反问率、打断率进行分析计算获得；所述客户交互评估值用于数值化展示客户对应智能语音服务系统服务的使用体验情况，通过客户评分、坐席转化率、成单率进行分析计算获得；结合异常处理能力值、客户交互评估值分析计算，得到智能语音服务评估指数，所述智能语音服务评估指数计算公式为：θ＝log2(η1*β1+η2*β2+1)；式中θ表示为智能语音服务评估指数，η1、η2分别表示为异常处理能力值、客户交互评估值，β1、β2分别表示为异常处理能力值、客户交互评估值相对应的权重因子。

12、进一步地，所述监控反馈子系统包括交互能力评估模块、反馈优化模块、实时监测模块；所述交互能力评估模块即用于根据智能语音服务评估指数判断智能语音服务系统服务客户的能力，将智能语音服务评估指数与智能语音服务评估阈值进行对比，当智能语音服务评估指数低于智能语音服务评估阈值时判断智能语音服务系统服务客户的能力需进一步提升优化，并发送给反馈优化模块；所述反馈优化模块即用于对交互能力评估模块发送的智能语音服务系统服务客户的能力需进一步提升优化情况通过提示短信发送给智能语音服务系统管理人员，以实现智能语音服务系统优化；所述实时监测模块即用于实时监测智能语音服务系统服务客户过程，对于服务异常情况自动切换人工服务，所述服务异常情况包括客户情绪失控、智能语音服务系统卡顿、语音识别异常。

13、本发明具有以下有益效果：

14、(1)、该一种智能语音服务系统，通过获取语音训练数据进行状态评估，能够优化语音合成训练，从而提高合成语音的质量，通过不断学习和优化，系统可以逐渐适应不同的语音特征和说话风格，生成更自然、流畅的语音；服务评估子系统通过评估智能合成语音应对客户的能力状态，构建智能语音服务模型，有助于提升系统对客户需求的理解和响应能力，从而改善用户体验，用户可以更准确地获得符合其期望的语音服务，使交互更加自然和高效；监控反馈子系统基于智能语音服务评估指数进行系统实时监控，有助于迅速发现潜在问题，及时进行系统优化和调整，保证语音服务的稳定性和可靠性。

15、(2)、该一种智能语音服务系统，采取数据处理技术手段，对于智能语音合成训练的评估综合考虑了智能语音服务系统对于客户意图的识别能力、智能语音服务系统对于客户对话过程的应对处理能力及智能语音服务系统对于自动化生成自然语言的能力，利用加权求和对于三者进行融合计算，获得的语言合成学习训练值能够全面精准展现智能语音服务系统的语音合成能力；对于智能语音服务系统服务客户的过程评估不光考虑到了智能语音服务系统对于客户的服务体验，还结合了智能语音服务系统应对异常情况的处理能力，使得系统可以随着时间的推移不断适应新的语音特征和用户需求，保持在不断变化的环境中的高性能，提升语音合成的质量和用户体验。

16、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。