多引擎自动适配平台的方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种基于统一调度多引擎自动适配平台的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在通信运营商的通信助理服务中，需要提供智能应答服务，当未指定某种类别的引擎时，引擎调用会出现负载瓶颈，或不能调用到最合适或最优的引擎。

2、因此，为解决以上问题，亟需研发能够统一调度多个引擎且自动适配适应于平台的最优引擎的方法。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是通信助理服务中，需要提供智能应答服务，当未指定某种类别的引擎时，引擎调用会出现负载瓶颈，或不能调用到最合适或最优引擎的问题。

2、为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，提供一种多引擎自动适配平台的方法，该方法基于通信助理业务平台需要调用多个厂商的多个引擎时进行多引擎自动适配以完成通信助理业务的智能应答服务或自助留言等服务，多引擎包括：语音合成tts(textto speech)引擎、智能语音识别ars(automatic speech recognition)引擎、语义识别nlp(natural language processing)引擎，存放于引擎池内，该方法通过多引擎自动适配平台装置实现。该方法包括如下步骤：s1、通信助理业务平台通过语音网关向多引擎自动适配平台装置发出调用智能引擎的指令；s2、多引擎自动适配平台装置接收调用智能引擎的指令，通过计算和判断适配与调用的引擎池中的最优引擎；s3、多引擎自动适配平台装置将适配后的引擎信息返回给通信助理业务平台，完成多引擎自动适配。

3、根据本发明的实施例，步骤s2中，如果通信助理业务平台具有订阅接口提示的语音合成tts、语音识别asr或语义识别nlp引擎，则优先调用订阅接口提示的选定类别的语音合成tts、语音识别asr或语义识别nlp引擎；若服务能力有溢出则自动调用同类引擎池内非选定且有空闲服务能力的引擎。

4、根据本发明的实施例，步骤s2中，在调用引擎的时候可输入包括语音合成、语音识别、语义识别的调用引擎类别，以及对应的厂商标识，以作为多引擎适配的判断依据。

5、根据本发明的实施例，若通信助理业务平台需要调用语音合成时，则输入需要合成的文字内容；若通信助理业务平台需要调用语音识别、语义识别，则输入对应的语音流内容。

6、根据本发明的实施例，多引擎自动适配平台装置可具有自我学习自我优化的功能，用于引擎交互的原始语音语料及识别数据作为引擎自我学习自我优化的素材，通过自学习进行横向优化和进行纵向优化，横向优化包括用于引擎识别的识别率高的方法优化另一引擎识别方法，纵向优化包括用语音素材先进行识别，结果再进行tts合成，跟原始语音对比寻找差异，以进行引擎自我优化，且优化素材可开放给其他语音识别类或文字识别类项目。

7、根据本发明的实施例，多引擎自动适配平台装置可包括统一调度适配层与存储的各类引擎交互采集的数据，用于作为后续大数据分析以及引擎调优的素材，使引擎池中的各类引擎可通过素材持续优化和调优，实现逐渐智能化自我学习优化。

8、根据本发明的实施例，引擎交互采集的数据可用于智能识别交互的数据，开放给大数据平台，用于分析用户行为及用户画像并提供精准营销类服务。

9、根据本发明的第二个方面，提供一种多引擎自动适配平台的装置，包括：接收指令模块，用于通信助理业务平台通过语音网关向多引擎自动适配平台装置发出调用智能引擎的指令；自动适配模块，用于多引擎自动适配平台装置接收调用智能引擎的指令，通过计算和判断适配与调用的引擎池中的最优引擎；引擎返回模块，用于多引擎自动适配平台装置将适配后的引擎信息返回给通信助理业务平台，完成多引擎自动适配，其中，自动适配模块具有自我学习自我优化的功能，用于引擎交互的原始语音语料及识别数据作为引擎自我学习自我优化的素材，通过自学习进行横向优化和进行纵向优化，横向优化包括用于引擎识别的识别率高的方法优化另一引擎识别方法，纵向优化包括用语音素材先进行识别，结果再进行tts合成，跟原始语音对比寻找差异，以进行引擎自我优化，且优化素材可开放给其他语音识别类或文字识别类项目，其中，多引擎自动适配平台装置还包括统一调度适配层与存储的各类引擎交互采集的数据，用于作为后续大数据分析以及引擎调优的素材，使引擎池中的各类引擎可通过素材持续优化和调优，实现逐渐智能化自我学习优化。

10、根据本发明的第三个方面，提供一种电子设备，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多引擎自动适配平台程序，多引擎自动适配平台程序被处理器执行时实现上述的多引擎自动适配平台方法的步骤。

11、根据本发明的第四个方面，提供一种计算机存储介质，其中，计算机存储介质上存储有多引擎自动适配平台程序，多引擎自动适配平台程序被处理器执行时实现上述的多引擎自动适配平台方法的步骤。

12、与现有技术相比，本发明的实施例所提供的技术方案至少可实现如下有益效果：

13、本发明通过智能多引擎自动适配和统一调度的应用，语音合成引擎tts(text tospeech)、智能语音识别引擎ars(automatic speech recognition)、语义识别引擎nlp(natural language processing)通过适配平台统一调度,实现多引擎灵活适配，灵活调用，并具备相互优化的能力。设计采用框架分离的设计，业务选择服务的类型及与引擎选用相分离，实现低耦合高内聚。

14、本发明在通信助理服务中，提供智能应答服务，当未指定某种类别的引擎时，引擎调用出现负载瓶颈时可自动选用负载没那么高的引擎来实现服务，从而达到负载均衡高可用。

15、本发明通过统一对接各个智能引擎tts语音合成类引擎、asr智能语音识别引擎、nlp智能语义识别引擎，并对各类引擎进行统一适配以及统一调度等功能。同一类别多种引擎相互比较，相互促进和优化，提升引擎智能性。

16、本发明中，由于在语音网关与正式调用的引擎之间有一套统一适配层，对上封装统一调度接口，对下各个不同的引擎采用差异适配的方式，而且下一次增加适配新引擎的时候仅仅需要从适配层进行适配而不需要动上层应用，这样上层应用调用的时候可以做到无缝调用，灵活适配。

17、本发明中，由于对上层应用是适配层封装的统一接口，因此对于调用不同厂商的同一类别的引擎可以灵活调度，只需要在调用时输入对应引擎类别及厂商标识即可，灵活调度。

18、本发明中，统一调度适配层与各类引擎交互采集的数据可作为后续大数据分析以及引擎调优的素材，使各类引擎可通过该类素材持续优化和调优，实现逐渐智能化自我学习优化的过程。

19、本发明通过将引擎智能识别交互数据开放给大数据平台，可分析用户行为及用户画像并提供精准营销类服务。

20、本发明通过将引擎交互原始语音语料及识别数据，可作为引擎自我学习自我优化的素材，可进行横向优化(a识别引擎识别率高，可以用于优化b识别引擎)和纵向优化(用语音素材先进行识别，结果再进行tts合成，跟原始语音对比寻找差异，且优化素材可开放给其他语音识别类或文字识别类项目)。

21、本发明中，统一调度平台统一适配各种类别的引擎池中的引擎，方便调用的同时，也方便横向快速扩展多个厂商的服务引擎。通过开放统一调度多引擎适配平台给多业务平台调用和使用，平台复用节约成本。