本发明涉及语音处理技术领域，更具体地说，涉及一种评价客服服务的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
随着社会的现代化发展和互联网技术的不断创新，客服人员已成为不可或缺的社会角色。其中，客户服务作为人际关系的基础，是企业运营发展的重要环节。
现有技术中，通常以客户的主观判断为主要评价依据，并结合短信回复、可视化窗口等技术反馈对客服人员的工作评价。采用上述方式评价客服人员的服务，客户主观性较强，一定程度上不能客观真实的反映对客服人员的工作评价；并且，手动反馈服务评价较为繁琐，很多客户没有反馈服务评价的习惯，从而使得现有的评价体系获得的评价数据既缺乏真实性，又不具有足够的覆盖范围。
因此，如何客观真实的反映对客服人员的工作评价，提高评价数据的真实性和覆盖范围，是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种评价客服服务的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以实现客观真实的反映对客服人员的工作评价，提高评价数据的真实性和覆盖范围。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
一种评价客服服务的方法，包括：
获取客服与客户通话的语音数据；
对所述语音数据进行人声分割，获得所述客服对应的客服语音片段；
提取所述客服语音片段中的客服语音特征数据，将所述客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
将与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为所述客服服务的评价。
其中，所述获取客服与客户通话的语音数据之前，还包括：
对所述客服与所述客户的通话过程进行实时录音，获得相应的音频文件；
对所述音频文件进行激活检测，区分所述音频文件中的静音数据和语音数据。
其中，所述将与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为所述客服服务的评价之后，还包括：
将所述评分与所述客服对应存储至预设的评价表，并将所述评价表进行可视化展示。
其中，还包括：
对所述语音数据进行人声分割，获得所述客户对应的客户语音片段；
提取所述客户语音片段中的客户语音特征数据，将所述客户语音特征数据与所述数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
将与所述客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设满意度确定为所述客户的满意度。
其中，还包括：
根据客服服务评价所占的第一权值和客户满意度所占的第二取值，综合评估所述客服的服务质量。
一种评价客服服务的装置，包括：
获取模块，用于获取客服与客户通话的语音数据；
人声分割模块，用于对所述语音数据进行人声分割，获得所述客服对应的客服语音片段；
匹配模块，用于提取所述客服语音片段中的客服语音特征数据，将所述客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
评价模块，用于将与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为所述客服服务的评价。
其中，还包括：
录音模块，用于对所述客服与所述客户的通话过程进行实时录音，获得相应的音频文件；
区分模块，用于对所述音频文件进行激活检测，区分所述音频文件中的静音数据和语音数据。
其中，还包括：
展示模块，用于将所述评分与所述客服对应存储至预设的评价表，并将所述评价表进行可视化展示。
一种评价客服服务的设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述的评价客服服务的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的评价客服服务的方法的步骤。
通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种评价客服服务的方法，包括：获取客服与客户通话的语音数据；对所述语音数据进行人声分割，获得所述客服对应的客服语音片段；提取所述客服语音片段中的客服语音特征数据，将所述客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；将与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为所述客服服务的评价。
可见，所述方法通过对客服与客户通话产生的语音数据进行分析，提取出客服人员在服务过程中的语音片段，通过对该语音片段进行特征匹配，进而确定出客服人员的服务评分，从而实现了自动评价客服服务，既方便了客户，也简化了评价客服服务的操作流程；并且，依据客服与客户通话产生的语音数据进行评价，能够客观真实的反映对客服人员的工作评价，也不会存在漏评的情况，从而扩大了评价数据的覆盖范围，为评估客服工作人员的服务质量提供了真实有效的依据，也有利于企业根据评价数据进行相应的举措改进。
相应地，本发明实施例提供的一种评价客服服务的装置、设备及计算机可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种评价客服服务的方法流程图；
图2为本发明实施例公开的另一种评价客服服务的方法流程图；
图3为本发明实施例公开的一种评价客服服务的装置示意图；
图4为本发明实施例公开的一种评价客服服务的设备示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种评价客服服务的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以实现客观真实的反映对客服人员的工作评价，提高评价数据的真实性和覆盖范围。
参见图1，本发明实施例提供的一种评价客服服务的方法，包括：
s101、获取客服与客户通话的语音数据；
具体的，在客服与客户进行语音通话的过程中，可以实时获取客服与客户通话的语音数据，还可以对客服与客户的语音通话进行实时录音，待客服与客户通话结束后，获取录音文件中的语音数据。
s102、对语音数据进行人声分割，获得客服对应的客服语音片段；
需要说明的是，所述人声分割是在无先验知识的条件下，即在说话人数量和身份都未知的情况下，自动找到一段多说话人语音的说话人改变点，并对这些语音段进行分类标注，使相同的说话人数据被标注为同一类。如此便可以分辨出一段录音中有几个人物在对话，哪些语音是哪个人物说的。所以依据人声分割技术可以将语音数据中的客服对应的客服语音片段辨别出来。
s103、提取客服语音片段中的客服语音特征数据，将客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
具体的，所述语音特征数据一般包括：声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据。所述数据库中的对象语音特征数据为预先保存的不同情绪对应的语音特征数据，例如愤怒情绪对应的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据，平静情绪对应的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据，开心情绪对应的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据等。故与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据即可以作为客服在与客户沟通过程中的情绪反应。
s104、将与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为客服服务的评价。
需要说明的是，所述数据库中的每种情绪对应的对象语音特征数据均对应预设有相应的评分，故将与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据确定为客服在与客户沟通过程中的情绪反应后，可以将对应的预设评分确定为客服服务的评价。
例如：所述数据库中预先存储有暴躁情绪、愤怒情绪、激动情绪、平静情绪、开心情绪、兴奋情绪分别对应的暴躁语音特征数据、愤怒语音特征数据、激动语音特征数据、平静语音特征数据、开心语音特征数据、兴奋语音特征数据，其中，暴躁语音特征数据、愤怒语音特征数据、激动语音特征数据、平静语音特征数据、开心语音特征数据、兴奋语音特征数据统称为对象语音特征数据。
其中，每种对象语音特征数据分别对应有不同的预设评分。例如：暴躁语音特征数据对应的预设评分为0分、愤怒语音特征数据对应的预设评分为2分、激动语音特征数据对应的预设评分为4分、平静语音特征数据对应的预设评分为6分、开心语音特征数据对应的预设评分为8分、兴奋语音特征数据对应的预设评分为10分。故当确定出客服的情绪反应后，便可以将其情绪反应对应的预设评分作为该客服的服务评价。当然，也可以为每种对象语音特征数据分别对应预设不同的评分规则，以更客观的评价客服工作人员的服务质量。
可见本实施例提供的评价客服服务的方法，通过对客服与客户通话产生的语音数据进行分析，提取出客服人员在服务过程中的语音片段，通过对该语音片段进行特征匹配，进而确定出客服人员的服务评分，从而实现了自动评价客服服务，既方便了客户，也简化了评价客服服务的操作流程；并且，依据客服与客户通话产生的语音数据进行评价，能够客观真实的反映对客服人员的工作评价，也不会存在漏评的情况，从而扩大了评价数据的覆盖范围，为评估客服工作人员的服务质量提供了真实有效的依据，也有利于企业根据评价数据进行相应的举措改进。
本发明实施例公开了另一种评价客服服务的方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。
参见图2，本发明实施例提供的另一种评价客服服务的方法，包括：
s201、对客服与客户的通话过程实时录音，获得相应的音频文件；
s202、对音频文件激活检测，区分音频文件中的静音数据和语音数据；
在本实施例中，可以对客服与客户的语音通话进行实时录音，并获得相应的音频文件，由于音频文件中存在静音部分和语音部分，故对音频文件进行激活检测，可以区分出音频文件中的静音数据和语音数据，进而将静音数据从所述音频文件中删除，以便更精确地获取客服与客户通话的语音数据。
s203、获取客服与客户通话的语音数据；
s204、对语音数据进行人声分割，获得客服对应的客服语音片段；
s205、提取客服语音片段中的客服语音特征数据，将客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
s206、将与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为客服服务的评价。
可见本实施例提供的评价客服服务的方法，通过对客服与客户的通话过程进行实时录音，获得相应的音频文件；对音频文件进行激活检测，区分出音频文件中的静音数据和语音数据，进而提取出客服人员在服务过程中的语音片段，通过对该语音片段进行特征匹配，进而确定出客服人员的服务评分，从而实现了自动评价客服服务，既方便了客户，也简化了评价客服服务的操作流程；并且，依据客服与客户通话产生的语音数据进行评价，能够客观真实的反映对客服人员的工作评价，也不会存在漏评的情况，从而扩大了评价数据的覆盖范围，为评估客服工作人员的服务质量提供了真实有效的依据，也有利于企业根据评价数据进行相应的举措改进。
基于上述任意实施例，需要说明的是，所述将与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为所述客服服务的评价之后，还包括：
将所述评分与所述客服对应存储至预设的评价表，并将所述评价表进行可视化展示。
例如：将客服工作人员的姓名与其获得的评分对应存储在表格中，并通过预设可视化窗口进行展示，便于客服工作人员清晰地认识到自己的当前工作质量，也便于管理人员总结评估不同客服工作人员的工作。
基于上述任意实施例，需要说明的是，还可以对来访客户的满意度进行记录，具体为：
对所述语音数据进行人声分割，获得所述客户对应的客户语音片段；
提取所述客户语音片段中的客户语音特征数据，将所述客户语音特征数据与所述数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
将与所述客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设满意度确定为所述客户的满意度。
具体的，与评价客服工作人员的服务的具体过程类似。
需要说明的是，所述数据库中的每种情绪对应的对象语音特征数据均对应预设有相应的满意度，故将与客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据确定为客户在与客服工作人沟通过程中的情绪反应后，可以将对应的预设满意度确定为该客户对本次服务的满意度。
例如：所述数据中预先存储有暴躁情绪、愤怒情绪、激动情绪、平静情绪、开心情绪、兴奋情绪分别对应的暴躁语音特征数据、愤怒语音特征数据、激动语音特征数据、平静语音特征数据、开心语音特征数据、兴奋语音特征数据，其中，暴躁语音特征数据、愤怒语音特征数据、激动语音特征数据、平静语音特征数据、开心语音特征数据、兴奋语音特征数据统称为对象语音特征数据。
其中，每种对象语音特征数据分别对应有不同的预设满意度。例如：暴躁语音特征数据对应的预设满意度为0、愤怒语音特征数据对应的预设满意度为20％、激动语音特征数据对应的预设满意度为40％、平静语音特征数据对应的预设满意度为60％、开心语音特征数据对应的预设满意度为80％、兴奋语音特征数据对应的预设满意度为100％。故当确定出客户的情绪反应后，便可以将其情绪反应对应的预设满意度作为该客户对本次服务的满意度。当然，也可以为每种对象语音特征数据分别对应预设不同的满意度规则，以更客观的记录客户对服务的满意度。
其中，还可以根据客服服务评价所占的第一权值和客户满意度所占的第二取值，综合评估所述客服的服务质量。
例如：可以将客服服务评价和客户满意度按照5比5的权重进行划分，那么在一次通话服务过程中，客服获得的评价为10分，对应的客户满意度为80％，相应的综合评估分为5.4分。由此可以将客服工作人员的服务质量进行纵向比较，为评选优秀客服人员提供依据。
基于上述任意实施例，需要说明的是，所述对所述语音数据进行人声分割，包括：
将所述语音数据按照预设的时间长度进行分割，得到多个语音片段；
采用概率分布聚类方法对所述多个语音片段进行聚类操作，获得所述客服对应的聚类标签；
将所述聚类标签按照时间顺序进行排列和合并，得到所述客服对应的客服语音片段。
其中，所述采用概率分布聚类方法对所述多个语音片段进行聚类操作，获得所述客服对应的聚类标签，包括：
将任意两个语音片段确定为语音片段组，计算每组语音片段组对应的信息丢失函数值，并确定所有语音片段组对应的信息丢失函数值中的最小值；
判断所述最小值是否超过预设的阈值；
若是，则停止聚类并根据聚类结果进行排列和合并，获得所述客服对应的聚类标签；
若否，则将所述最小值对应的语音片段组中的两个语音片段进行合并，并执行所述将任意两个语音片段确定为语音片段组，计算每组语音片段组对应的信息丢失函数值，并确定所有语音片段组对应的信息丢失函数值中的最小值的步骤。
基于上述任意实施例，需要说明的是，提取客服语音片段中的客服语音特征数据，包括：
提取所述客服语音片段中的pcm数据，从所述pcm数据中提取所述客服语音特征数据。
具体的，为了提高后续匹配步骤的准确性，可以所述pcm数据的各个维度提取所述客服语音特征数据，并组成多维度的向量集合，以便于进行特征数据的匹配。
其中，所述将客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，包括：
将所述客服音频特征数据包含的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据分别与所述对象音频特征数据包含的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据一一进行匹配；
根据所述客服音频特征数据包含的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据分别与所述对象音频特征数据包含的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据的匹配度，以及所述对象音频特征数据包含的声谱特征数据、韵律学特征数据和音质特征数据分别对应的预设权值，确定与所述客服音频特征数据匹配度最大的对象音频特征数据。
需要说明的是，匹配度的计算可以通过加权平均数、神经网络模型或聚类算法等方式进行计算，通过加权平均数进行计算仅为其中的一种实施方式，故本说明书在此不再赘述。
具体的，所述声谱特征数据包括：mfcc特征和gfcc特征，所述韵律学特征数据包括：pitch特征、短时能量特征(shorttermenergy)特征、zcr特征和语速(speed)特征；所述音质特征数据包括：共振峰(formants)特征。
其中，mfcc是mel频率倒谱系数的缩写，mel频率是基于人耳听觉特性提取出来的，它与hz频率成非线性对应关系，mel频率倒谱系数(mfcc)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的hz频谱特征；gfcc特征为基于gammatone滤波器的听觉特征。
其中，pitch特征与声音的基频(fundamentalfrequency)有关，其反映音高信息；zcr(zero-crossingrate,过零率)特征是指一个信号的符号变化的比率，例如信号从正数变成负数或反向，是对敲击声音的进行分类的主要特征；
其中，共振峰(formants)特征是指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域，共振峰不但是音质的决定因素，而且反映了声道(共振腔)的物理特征。
下面对本发明实施例提供的一种评价客服服务的装置进行介绍，下文描述的一种评价客服服务的装置与上文描述的一种评价客服服务的方法可以相互参照。
参见图3，本发明实施例提供的一种评价客服服务的装置，包括：
获取模块301，用于获取客服与客户通话的语音数据；
人声分割模块302，用于对所述语音数据进行人声分割，获得所述客服对应的客服语音片段；
匹配模块303，用于提取所述客服语音片段中的客服语音特征数据，将所述客服语音特征数据与预设数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
评价模块304，用于将与所述客服语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设评分确定为所述客服服务的评价。
其中，还包括：
录音模块，用于对所述客服与所述客户的通话过程进行实时录音，获得相应的音频文件；
区分模块，用于对所述音频文件进行激活检测，区分所述音频文件中的静音数据和语音数据。
其中，还包括：
展示模块，用于将所述评分与所述客服对应存储至预设的评价表，并将所述评价表进行可视化展示。
其中，还包括：
客户语音片段获取模块，用于对所述语音数据进行人声分割，获得所述客户对应的客户语音片段；
客户语音特征数据匹配模块，用于提取所述客户语音片段中的客户语音特征数据，将所述客户语音特征数据与所述数据库中的对象语音特征数据进行匹配，并确定与所述客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据；
客户满意度确定模块，用于将与所述客户语音特征数据匹配度最大的对象语音特征数据，对应的预设满意度确定为所述客户的满意度。
其中，还包括：
评估模块，用于根据客服服务评价所占的第一权值和客户满意度所占的第二取值，综合评估所述客服的服务质量。
下面对本发明实施例提供的一种评价客服服务的设备进行介绍，下文描述的一种评价客服服务的设备与上文描述的一种评价客服服务的方法及装置可以相互参照。
参见图4，本发明实施例提供的一种评价客服服务的设备，包括：
存储器401，用于存储计算机程序；
处理器402，用于执行所述计算机程序时实现上述任意实施例所述的评价客服服务的方法的步骤。
下面对本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的一种计算机可读存储介质与上文描述的一种评价客服服务的方法、装置及设备可以相互参照。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意实施例所述的评价客服服务的方法的步骤。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。