本发明专利技术公开了一种基于语音的智能质检方法、系统及存储介质，属于数据处理技术领域，该方法包括将电话语音转换为文本段落，将文本段落划分多条句子；将句子划分为第一分析语句和第二分析语句；识别第一分析语句中包括违禁词的第一语句，基于第一语句的数量计算电话语音的第一评分；识别文本段落的描述主题，以确定其中缺失的必要元素，基于缺失的必要元素的数量计算电话语音的第二评分；基于第二分析语句识别文本段落的情绪变化情况，并计算第三评分；将第一评分、第二评分和第三评分相加获得总评分，若总评分大于第一阈值，则在电话语音中标记质量警告。通过本发明专利技术可以大大提升语音质检的智能化水平。
1、客服人员直接与客户互动，他们的服务质量直接影响到客户的满意度。因此，电话语音质检的主要目的在于审查话务员在通话过程中是否有存在误导及辱骂客户的行为。避免出现因语言不规范引发客户投诉的情况。
2、传统的呼叫中心一般设置质检人员，通过抽检的方式检查话务员的沟通质量，这种方法存在人工成本高和质检效率低等问题。因此，现有技术中提出了如下方案进行智能质检，如中国专利文件cn106934000b公开了一种呼叫系统的语音自动质检方法及系统，该方法将获取到的语音数据转换成文本数据，根据质检数据以及质检学习算法获得智能质检条件，并且还设置人工质检条件，根据智能质检条件或者人工质检条件，以及质检匹配算法进行算法匹配检索，为文本数据质检打分获得质检报告。
3、然而，上述方案仅仅是通过系统自动生成或者人工预设一些关键词进行筛查，智能性较低；在实际情况中，客户中心在接收客户投诉时，还需要分析客户情绪，以综合评价话务员的回答情况；另外，客服中心还包业务咨询等功能，因此需要话务员将客户咨询的问题完整解答，通过现有技术中的方案显然无法解决上述提到的技术问题。
>3、从数据库中获取电话语音，将所述电话语音转换为文本段落，根据语音的停顿时长将所述文本段落划分多条句子；4、将所述句子划分为第一分析语句和第二分析语句，所述第一分析语句和所述第二分析语句分别为由话务员语音和客户语音生成的所述句子；
5、设置多个违禁词，识别所述第一分析语句中包括所述违禁词的第一语句，基于所述第一语句的数量计算所述电话语音的第一评分；
6、预先设置多种描述主题，每种所述描述主题下对应有多种必要元素，识别所述文本段落的所述描述主题，以确定其中缺失的所述必要元素，基于缺失的所述必要元素的数量计算所述电话语音的第二评分；
7、基于所述第二分析语句识别所述文本段落的情绪变化情况，并计算第三评分；
8、将所述第一评分、所述第二评分和所述第三评分相加获得总评分，若所述总评分大于第一阈值，则在所述电话语音中标记质量警告。
9、进一步地，识别所述文本段落中的所述描述主题包括以下步骤：
10、在每个所述描述主题下设置至少一篇参考文档，以客户的询问语句为拆分点，将所述文本段落拆分为多个对话段落，将所述对话段落与各个所述描述主题下的所述参考文档对比，获得相似度，将所述相似度大于第二阈值所述参考文档对应的所述描述主题定义为适配主题，若只存在一个所述适配主题，将所述适配主题设定为所述文本段落的所述描述主题；
11、若存在多个所述适配主题，抽取在所述适配主题下所有所述参考文档中出现的词语，定义为所述适配主题的第一关键词，将所述文本段落和第一个所述适配主题中同时出现的词语定义为第二关键词，基于第一公式计算第一个所述适配主题的突出性t，所述第一公式为：其中，n为所述文本段落中存在的所述适配主题的数量，xn为第n个所述适配主题包括的所述第二关键词的数量，yn为第n个所述适配主题包括的所述第一关键词数量，ω为第一个所述适配主题的权重，第一个所述适配主题对应的所述对话段落越多，所述权重越大；
12、继续定位所述文本段落和第二个至第n个所述适配主题中同时出现的词语，重复使用所述第一公式计算所有所述适配主题的所述突出性，将其中所述突出性最大的所述适配主题设定为所述描述主题。
13、进一步地，计算所述相似度包括以下步骤：
14、抽取所述对话段落中包括的第三关键词，按照所述第三关键词在所述对话段落中的出现次序整合生成第一词序表，提取要对比所述参考文档中包括的所述第三关键词，按照所述第三关键词在所述参考文档中的出现次序整合生成第二词序表；
15、将所述第一词序表和所述第二词序表出现次序相同的所述第三关键词抽出组成第三词序表，基于第二公式计算所述相似度λ，所述第二公式为：其中，a和a分别为所述第一词序表和所述第二词序表中所述第三关键词的数量，b为所述第三词序表中所述第三关键词的数量。
16、进一步地，确定所述文本段落中缺失的所述必要元素包括以下步骤：
17、设置标准词语，所述标准词语对应多种附属词语，识别所述文本段落中的所述附属词语，将所述附属词语转化为所述标准词语；
18、基于所述适配主题寻找对应的回答文案，抽取所述回答文案中的所述必要元素形成第一列表，将所述第一列表中没有出现在所述文本段落中的所述必要元素定义为缺失的所述必要元素。
19、进一步地，识别所述文本段落的情绪变化情况包括以下步骤：
20、从所述第二分析语句拆分出多个基础词，从所述基础词中拆分出核心词，所述核心词为单独存在且有表述意义的词语，基于第三公式计算情绪得分α，所述第三公式为：其中，i为所述核心词的数量，j为所述基础词的数量；
21、设置数值范围，每种数值范围对应一种情绪等级，基于所述情绪得分所在的所述数值范围，确定所述第二分析语句的情绪等级，根据所述第二分析语句的出现次序，将预设数量且相邻的所述第二分析语句合并为第三语段，计算所述第三语段的综合等级，所述综合等级为所述第三语段内各个所述情绪等级的平均值；
22、若所述综合等级大于等于第三阈值，则将所述第三语段划分为情绪语段，并以位置在所述情绪语段之后的所述第二分析语句为起始，再次生成所述第三语段，若所述综合等级小于第三阈值，则以组成所述第三语段中第二次序的所述第二分析语句为起始，再次计算所述综合等级，重复本步骤，直至到达最后一个所述第二分析语句，基于所述综合等级获得情绪变化情况。
23、进一步地，计算所述第三评分包括以下步骤：
24、生成对话节点树，所述对话节点树包括多个节点，每个所述节点对应一个所述情绪语段，所述节点具有所述情绪语段对应的所述综合等级，定位所述对话节点树中所述综合等级出现上升的所述节点，获取所述节点之前的所述第一分析语句，获取所述回答文案在所述第一分析语句比例，所述比例越小，计算生成的所述第三评分越大。
25、进一步地，若寻找到多个所述回答文案，还包括以下步骤：
26、对同一所述询问语句的所述回答文案标注等级，基于所述文本段落识别客户的所述情绪等级，从所述回答文案中选取与所述情绪等级对应的所述回答文案，作为用于生成所述第一列表的所述回答文案。
27、进一步地，设定触发词，获取所述电话语音中优先说出所述触发词的音色，将所述音色生成的所述句子设置为所述第一分析语句。
28、本专利技术还提供了一种基于语音的智能质检系统，该系统用于实现上述所述的一种基于语音本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于语音的智能质检方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述文本段落中的所述描述主题包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于语音的智能质检方法，其特征在于，计算所述相似度包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述文本段落中缺失的所述必要元素包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，识别所述文本段落的情绪变化情况包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述第三评分包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若寻找到多个所述回答文案，还包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，抽取所述第一分析语句包括以下步骤：
9.一种基于语音的智能质检系统，用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，包括：
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行权利要求1-8任意一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于语音的智能质检方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述文本段落中的所述描述主题包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于语音的智能质检方法，其特征在于，计算所述相似度包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述文本段落中缺失的所述必要元素包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，识别所述文本段落的情绪变化情况包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张明全，刘利峰，廖万飞，
申请(专利权)人：深圳市思诚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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