一种基于语音识别的工时统计的方法和系统技术方案

一种基于语音识别的工时统计的方法、系统和计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息；通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认；确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间；根据所述对话起始时间和所述对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。本申请实施例基于语音识别对员工的在岗情况进行监测，实现了对员工实际工时进行自动统计，从而可以对员工的工作强度进行量化，为各员工的绩效指标提供有效地数据支撑。

A method and system of working hours statistics based on speech recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于语音识别的工时统计的方法和系统
本文涉及绩效考核领域，尤指一种基于语音识别的工时统计的方法、系统和计算机可读存储介质。
技术介绍
在线下门店中，有的采用视频监控系统，全天候的拍摄员工的在岗图像信息，并通过重播视频画面或专人实时查看监控画面，了解员工的在岗工作情况；这种方式，需要耗费较大的人力成本，且大量的视频画面需要较大的存储空间。此外，员工在工作中的实际工时(例如导购人员接待顾客、与顾客有进行对话的时长情况)还没有较为准确客观的统计方式，无法确定员工的工作强度。
技术实现思路
本申请提供了一种基于语音识别的工时统计的方法、系统和计算机可读存储介质，以对员工实际工时进行自动统计。本申请实施例提供了一种基于语音识别的工时统计的方法，包括：采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息；通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认；确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间；根据所述对话起始时间和所述对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。在一实施例中，所述方法还包括：预先对每个员工的声纹进行建模，得到每个员工的个体声纹模型。在一实施例中，所述通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认，包括：对所述语音信息进行特征提取，将得到的声纹特征与个体声纹模型进行比对匹配，匹配成功则通过身份确认。在一实施例中，所述确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间，包括：对所述通过身份确认的语音信息进行分析，当对话间隔时长大于预设的对话空白阈值，则确定一段对话已结束，记录相应的对话起始时间和对话结束时间。在一实施例中，所述方法还包括：根据所述员工在工作时间段内的实际工时和工作时间段的总时长，确定所述员工的工作强度。本申请实施例还提供一种基于语音识别的工时统计的方法，包括：获取员工在工作时间段内进行对话的语音信息，确定所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间；根据所述对话起始时间和对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。在一实施例中，所述确定所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间，包括：对所述语音信息进行分析，当所述语音信息中对话间隔时长大于预设的对话空白阈值，则确定一段对话已结束，记录相应的对话起始时间和对话结束时间。本申请实施例还提供一种工时统计的系统，包括服务器和多个移动终端，其中：所述移动终端，用于采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息，通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认，将通过身份确认的语音信息发送至所述服务器；所述服务器，用于确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间，根据所述对话起始时间和所述对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。本申请实施例还提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基于语音识别的工时统计的方法。本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行所述基于语音识别的工时统计的方法。与相关技术相比，本申请包括：采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息；通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认；确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间；根据所述对话起始时间和所述对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。本申请实施例基于语音识别对员工的在岗情况进行监测，实现了对员工实际工时进行自动统计，从而可以对员工的工作强度进行量化，为各员工的绩效指标提供有效地数据支撑。本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所描述的方案来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。图1为本申请实施例的工时统计的方法的流程图；图2为本申请实施例采用移动终端和服务器结合的方式实现的示意图；图3为本申请实施例的工时统计的方法的流程图(应用于移动终端)；图4为本申请实施例的工时统计的方法的流程图(应用于服务器)；图5为本申请实施例的工时统计的系统的示意图。具体实施方式本申请描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的专利技术方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它专利技术方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的专利技术方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。本申请实施例提供一种基于语音识别的工时统计的方法和系统，对员工的在岗情况进行监测，了解员工在工作时间内的实际工时以及客流量情况等信息。本申请实施例可以适用于需要经常与客户进行对话交流的员工的绩效考核，例如，针对导购人员、电话接线员等类型的员工的绩效考核。如图1所示，本申请实施例的基于语音识别的工时统计的方法，包括：步骤101，采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息。其中，可以通过所述员工在工作时佩戴具有语音采集功能的终端采集所述语音信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于语音识别的工时统计的方法，其特征在于，包括：/n采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息；/n通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认；/n确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间；/n根据所述对话起始时间和所述对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于语音识别的工时统计的方法，其特征在于，包括：
采集员工在工作时间段内进行对话的语音信息；
通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认；
确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间；
根据所述对话起始时间和所述对话结束时间，确定对话语音时间段，根据所述对话语音时间段统计所述员工在工作时间段内的实际工时。


2.根据权利要求1所述的基于语音识别的工时统计的方法，其特征在于，所述方法还包括：
预先对每个员工的声纹进行建模，得到每个员工的个体声纹模型。


3.根据权利要求1所述的基于语音识别的工时统计的方法，其特征在于，所述通过识别所述语音信息的声纹特征，进行身份确认，包括：
对所述语音信息进行特征提取，将得到的声纹特征与个体声纹模型进行比对匹配，匹配成功则通过身份确认。


4.根据权利要求1所述的基于语音识别的工时统计的方法，其特征在于，所述确定通过身份确认的所述语音信息的对话起始时间和对话结束时间，包括：
对所述通过身份确认的语音信息进行分析，当对话间隔时长大于预设的对话空白阈值，则确定一段对话已结束，记录相应的对话起始时间和对话结束时间。


5.根据权利要求1所述的基于语音识别的工时统计的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述员工在工作时间段内的实际工时和工作时间段的总时长，确定所述员工的工作强度。


6.一种基于语音识别的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱树荫，梁志婷，徐浩，吴明辉，
申请(专利权)人：秒针信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11