一种实现个性化语音服务的方法及系统与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种实现个性化语音服务的方法及系统。

背景技术：

目前，智能语音客服系统中客服与用户的匹配方式主要是基于客服自身的能力、用户咨询的问题、以及用户的VIP等级来确定的，这种匹配方式在一定程度上可以提高和改善用户体验。

然而，声音作为人与人交流的重要途径，个体对声音的偏好会影响用户的主观思维和情绪，而传统的客服与用户的匹配方式并没有考虑不同用户对客服声音的偏好性，严重影响用户对企业的印象和忠诚度，用户体验差。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种实现个性化语音服务的方法及系统，能够根据用户的声音偏好为用户选择最相近的客服座席，提升用户体验。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明实施例提供一种实现个性化语音服务的方法，所述方法包括：

接收来电请求；

根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；

采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

上述方案中，所述基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型，包括：

在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息；

将所述用户信息输入声音偏好模型；

基于所述声音偏好模型确定用户偏好的声音类型。

上述方案中，所述基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型，包括：

基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系，确定所述来电所属用户所偏好的声音类型。

上述方案中，采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求，包括：

采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意进入人工客服；

接收用户同意进入人工客服的响应指令时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

上述方案中，所述选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服，包括：

检测是否存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席；

当所述检测结果为存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

上述方案中，所述方法还包括：

当所述检测结果为不存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意选择语言转换功能；

接收用户同意选择语言转换功能的响应指令时，选择处于空闲状态的客服座席；

利用语音转换技术将所选的客服座席的声音转换为所述用户偏好的声音类型。

另一方面，本发明实施例还提供一种实现个性化语音服务的系统，所述系统包括接收模块、第一确定模块、第二确定模块和响应模块；其中，

所述接收模块，用于接收来电请求；

所述第一确定模块，用于根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

所述第二确定模块，用于基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；

所述响应模块，用于采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

上述方案中，所述第二确定模块包括查找单元、输入单元和第一确定单元；其中，

所述查找单元，用于在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息；

所述输入单元，用于将所述用户信息输入声音偏好模型；

所述第一确定单元，用于基于所述声音偏好模型确定用户偏好的声音类型。

上述方案中，所述第二确定模块包括第二确定单元；其中，

所述第二确定单元，用于基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系，确定所述来电所属用户所偏好的声音类型。

上述方案中，所述响应模块包括提醒单元和执行单元；其中，

所述提醒单元，用于采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意进入人工客服；

所述执行单元，用于接收用户同意进入人工客服的响应指令时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

上述方案中，所述执行单元包括检测子单元和第一选择子单元；其中，

所述检测子单元，用于检测是否存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席；

所述第一选择子单元，用于当所述检测结果为存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

上述方案中，所述执行单元还包括提醒子单元、第二选择子单元和转换子单元；其中，

所述提醒子单元，用于当所述检测结果为不存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意选择语言转换功能；

所述第二选择子单元，用于接收用户同意选择语言转换功能的响应指令时，选择处于空闲状态的客服座席；

所述转换子单元，用于利用语音转换技术将所选的客服座席的声音转换为所述用户偏好的声音类型。

本发明实施例中，语音客服中心接收来电请求后，根据所述来电请求确定所述来电所属用户，并基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。如此，能够根据用户的声音偏好为用户选择最相近的客服座席，提升用户体验，使得客服的服务品质得到优化。

附图说明

图1为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图一；

图2a为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图二；

图2b为本发明实施例将所述用户信息输入声音偏好模型输入所述声音偏好模型的流程示意图；

图3为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图三；

图4为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图四；

图5为本发明实施例实现个性化语音服务的系统的结构示意图；

图6为本发明实施例所述执行单元的组成结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明再作进一步详细的说明。

在本发明实施例中，语音客服中心接收来电请求后，根据所述来电请求确定所述来电所属用户，并基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

实施例一

图1为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图一，如图1所示，本发明实施例实现个性化语音服务的方法包括：

步骤101：接收来电请求；

其中，所述来电请求至少包括用户的身份信息。

具体地，语音客服中心接收用户发起的来电请求。在实际应用中，当用户需要向语音客服中心咨询有关资费信息、或其他与通信服务业务相关的信息时，用户会呼入语音客服中心，以使语音客服中心接收来电请求。

步骤102：根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

具体地，当语音客服中心接收所述来电请求后，会对所述来电请求进行解析，以获得所述来电请求中包括的用户的身份信息，从而确定所述来电所属用户。

步骤103：基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；

具体地，为了充分考虑不同用户对客服声音的偏好性，语音客服中心可以通过在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息，将所述用户信息输入声音偏好模型，基于所述声音偏好模型确定用户偏好的声音类型；语音客服中心还可以通过基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系直接确定所述来电所属用户所偏好的声音类型。

步骤104：采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

具体地，所述采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求，包括：

步骤1，采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意进入人工客服；

步骤2，接收用户同意进入人工客服的响应指令时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

通过本发明实施例所述实现个性化语音服务的方法，语音客服中心接收来电请求后，根据所述来电请求确定所述来电所属用户，并基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。如此，能够根据用户的声音偏好为用户选择最相近的客服座席，提升用户体验，使得客服的服务品质得到优化。

实施例二

图2a为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图二，如图2a所示，本发明实施例实现个性化语音服务的方法包括：

步骤101：接收来电请求；

步骤102：根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

步骤1031：在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息；

这里，所述用户信息包括用户的性别、年龄、收入水平、属地等信息。

步骤1032：将所述用户信息输入声音偏好模型；

这里，所述声音偏好模型是通过语音客服中心预先建立好的。

具体地，语音客服中心将所述用户信息输入声音偏好模型输入所述声音偏好模型的过程如图2b所示，包括：

步骤1032a：对客服声音标记类别标签；

具体地，以K-Means为例，利用机器学习方法对客服声音标记类别标签的过程如下：首先获取每位客服的一段正常的客服录音信息，录音时长比如60秒，利用语音处理技术提取每段录音的声学特征，然后将所有客服的录音数据的声学特征放在一起，构成聚类样本集，利用K-means方法可以将样本聚成K类，每个样本属于某一类，进而得到该样本对应的客服的声音类型。

步骤1032b：利用客服声音和所述类别标签合成具有类别特征的典型声音集合；

具体地，利用客服声音和所述类别标签合成具有类别特征的典型声音集合包括：根据前述K-means的结果，可以将客服的声音分成了K类；对于这K类中第i类，i＝1,2,…K，对应包含Ni个客服的声音样本，利用所述这Ni个客服的声音特征，采用智能语音处理技术找到第i类的代表性声音的特性进行声音合成，构成典型声音集合中的第i个类型,从而得到具有类别特征的典型声音集合。

步骤1032c：构建用户信息与声音偏好类型的经验数据集作为模型的训练集；

具体地，为利用机器学习的方法建立声音偏好预测模型，首先需要构建用户信息特征与用户偏好类型相关的经验数据集作为模型的训练集。训练集的采集过程可以通过外呼用户或者调查问卷的形式得到，以外呼用户的方式为例，详细的一个采集过程为：首先准备用户试听的典型音频集合，该集合可以是合成的K个典型声音集合，也可以是从每一类的客服声音中随机选择一个构成K个声音集合；然后从客服中心的数据库中随机选择一个用户，提取该用户的信息数据，并呼叫用户；接通用户并且用户表示愿意接受调查时将准备的K个音频声音播放给用户听，用户通过按键输入来告知其声音偏好性。采集过程重复多次后，可以得到用户信息特征与用户声音偏好性匹配的训练数据集。

这里，每一个训练数据包括两部分数据：用户信息数据和用户声音偏好类型，分别以X和y表示，其中用户信息数据以性别、年龄、收入水平和属地信息为例，有X＝(性别，年龄，收入水平，属地信息)为四维的特征数据，用户偏好类型为离散的一维数据，y的取值为1到K，y＝i表示用户偏好的声音类型为第i个类型。

步骤1032d：利用数据分析的方法建立声音偏好模型；

具体地，训练数据集采集完成后，可以通过诸多机器学习的方法建立用户声音偏好模型。这里，以决策树为例，简单介绍下模型的建模过程：1)将所有的样本均作为一个节点；2)遍历每个属性的每一种分割方式，找到最好的分割点(最优的属性和最优的分割阈值)；3)该分割点可以将M个样本分割成两个 节点M1和M2；4)对M1和M2分别继续执行2)和3)，直到当前节点中的记录数低于最小的阈值或者树的深度超过D，就停止分割，将max(P(i))对应的分类作为当前叶节点的分类。

步骤1032e：将所述用户信息输入已建立的声音偏好模型。

当然，在实际应用中，步骤1032a～步骤1032d为建立声音偏好模型的过程；所述声音偏好模型的建立可以预先完成，这样当通过步骤1031在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息后，即可直接将所述用户信息输入预先建立好的声音偏好模型。

步骤1033：基于所述声音偏好模型确定用户偏好的声音类型；

具体地，以决策树模型为例，根据训练好的决策规则将用户的信息特征从决策树的父节点走到一个叶节点，叶节点所代表的类别则为当前用户偏好的声音类型。

步骤104：采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

通过本发明实施例所述实现个性化语音服务的方法，语音客服中心接收来电请求后，根据所述来电请求确定所述来电所属用户；在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息；将所述用户信息输入声音偏好模型；基于所述声音偏好模型确定用户偏好的声音类型；采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。如此，能够根据用户的声音偏好为用户选择最相近的客服座席，提升用户体验，使得客服的服务品质得到优化。

实施例三

图3为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图三，如图3所示，本发明实施例实现个性化语音服务的方法包括：

步骤101：接收来电请求；

步骤102：根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

步骤103a：基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系，确定所 述来电所属用户所偏好的声音类型；

具体地，语音客服中心可以基于图2b所示的步骤1032a～步骤1032d预先建立声音偏好模型，并进一步根据所建立的声音偏好模型设置用户与声音偏好类型之间的对应关系。这样，当确定所述来电所属用户后，即可基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系直接确定出所述来电所属用户所偏好的声音类型。

步骤104：采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

通过本发明实施例所述实现个性化语音服务的方法，语音客服中心接收来电请求后，根据所述来电请求确定所述来电所属用户；基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系，确定所述来电所属用户所偏好的声音类型；采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。如此，能够根据用户的声音偏好为用户选择最相近的客服座席，提升用户体验，使得客服的服务品质得到优化。

实施例四

图4为本发明实施例实现个性化语音服务的方法的流程示意图四，如图4所示，本发明实施例实现个性化语音服务的方法包括：

步骤101：接收来电请求；

步骤102：根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

步骤103：基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；

步骤1041：采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意进入人工客服；

步骤1042：接收用户同意进入人工客服的响应指令时，检测是否存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席；

这里，当所述检测结果为存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，执行后续步骤1043；否则，执行后续步骤1044。

需要补充说明的是，当接收用户不同意进入人工客服的响应指令时，结束流程，即自动服务咨询结束。

步骤1043：选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

步骤1044：采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意选择语言转换功能；

步骤1045：接收用户同意选择语言转换功能的响应指令时，选择处于空闲状态的客服座席；

需要补充说明的是，当接收用户不同意选择语言转换功能的响应指令时，要求语音客服中心根据队列选择客服接通人工客服。

步骤1046：利用语音转换技术将所选的客服座席的声音转换为所述用户偏好的声音类型。

通过本发明实施例所述实现个性化语音服务的方法，语音客服中心基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型的基础上，采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意进入人工客服，当用户选择进入人工客服时，优先连接客服队列中空闲的满足用户偏好声音类型的客服，若不存在满足声音条件的空闲的客服，则从队列中空闲的客服选出一个为用户服务；接通前由用户觉得是否使用语音转换功能，选择语音转换功能则在通话中利用语音转换技术将当前客服声音转换为用户偏好类型，否则，用客服本来的声音为用户服务。如此，能够根据用户的声音偏好为用户选择最相近的客服座席，提升用户体验，使得客服的服务品质得到优化。

实施例五

图5为本发明实施例实现个性化语音服务的系统的结构示意图，如图5所示，本发明实施例实现个性化语音服务的系统包括接收模块51、第一确定模块52、第二确定模块53和响应模块54；其中，

所述接收模块51，用于接收来电请求；

所述第一确定模块52，用于根据所述来电请求确定所述来电所属用户；

所述第二确定模块53，用于基于所述来电所属用户确定用户偏好的声音类型；

所述响应模块54，用于采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来响应所述来电请求。

在一实施例中，如图5所示，所述第二确定模块53包括查找单元531、输入单元532和第一确定单元533；其中，

所述查找单元531，用于在信息数据库中查找与所述来电所属用户相匹配的用户信息；

所述输入单元532，用于将所述用户信息输入声音偏好模型；

所述第一确定单元533，用于基于所述声音偏好模型确定用户偏好的声音类型。

在一实施例中，如图5所示，所述第二确定模块53包括第二确定单元534；其中，

所述第二确定单元534，用于基于预先设置的用户与声音偏好类型之间的对应关系，确定所述来电所属用户所偏好的声音类型。

在一实施例中，如图5所示，所述响应模块54包括提醒单元541和执行单元542；其中，

所述提醒单元541，用于采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意进入人工客服；

所述执行单元542，用于接收用户同意进入人工客服的响应指令时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

在一实施例中，如图6所示，所述执行单元542包括检测子单元5421和第一选择子单元5422；其中，

所述检测子单元5421，用于检测是否存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席；

所述第一选择子单元5422，用于当所述检测结果为存在处于空闲状态，且 满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，选择与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席接通人工客服。

在一实施例中，如图6所示，所述执行单元542还包括提醒子单元5423、第二选择子单元5424和转换子单元5425；其中，

所述提醒子单元5423，用于当所述检测结果为不存在处于空闲状态，且满足与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服座席时，采用与所述用户偏好的声音类型相匹配的客服提示音来提醒用户是否同意选择语言转换功能；

所述第二选择子单元5424，用于接收用户同意选择语言转换功能的响应指令时，选择处于空闲状态的客服座席；

所述转换子单元5425，用于利用语音转换技术将所选的客服座席的声音转换为所述用户偏好的声音类型。

在实际应用中，本发明实施例用于组成所述实现个性化语音服务的系统的各模块及其各模块所包括的单元及其子单元均可以通过实现个性化语音服务的系统中的处理器实现，也可以通过具体的逻辑电路实现；比如，在实际应用中，可由位于所述实现个性化语音服务的系统中的中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)实现。

这里需要指出的是：以上实现个性化语音服务的系统实施例项的描述，与上述方法描述是类似的，具有同方法实施例相同的有益效果，因此不做赘述。对于本发明实现个性化语音服务的系统实施例中未披露的技术细节，本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，这里不再赘述。

以上所述仅是本发明实施例的实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明实施例原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明实施例的保护范围。