基于情感识别的智能外呼方法、装置、电子设备及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114242109A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111549523.8(22)申请日2021.12.17(71)申请人中国平安财产保险股份有限公司地址518033广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层(72)发明人刘兴廷(74)专利代理机构深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司44334代理人陈海云严林(51)Int.Cl.G10L25/30(2013.01)G10L25/63(2013.01)G10L25/87(2013.01)H04M3/527(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图2页(54)发明名称基于情感识别的智能外呼方法、装置、电子设备及介质(57)摘要本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于情感识别的智能外呼方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：响应于接收的外呼指令，生成拨号脚本；激活拨号脚本中的目标电话进行自动拨号，直至目标电话接通；每隔预设周期从录制的目标电话的语音数据中采集用户的第一语音数据，对第一语音数据进行预处理，得到第二语音数据；将第二语音数据输入至预先训练好的语音情感分类模型中，得到外呼用户的语音情感识别结果；基于外呼用户的语音情感识别结果执行外呼任务。本发明通过外呼用户的语音情感识别结果执行外呼任务，提高了智能外呼的效率及准确率。此外，本发明还涉及区块链技术领域，拨号脚本存储于区块链节点中。CN114242109ACN114242109A权利要求书1/2页1.一种基于情感识别的智能外呼方法，其特征在于，所述方法包括：响应于接收的外呼指令，生成拨号脚本，其中，所述外呼指令中包含有外呼任务；激活所述拨号脚本中的目标电话进行自动拨号，直至目标电话接通；每隔预设周期从录制的所述目标电话的语音数据中采集用户的第一语音数据，对所述第一语音数据进行预处理，得到第二语音数据；将所述第二语音数据输入至预先训练好的语音情感分类模型中，得到所述外呼用户的语音情感识别结果；基于所述外呼用户的语音情感识别结果执行所述外呼任务。2.如权利要求1所述的基于情感识别的智能外呼方法，其特征在于，所述对所述第一语音数据进行预处理，得到第二语音数据包括：检测所述第一语音数据中的静音片段；根据所述静音片段对所述第一语音数据进行切割，得到多个第一语音子数据；将每个第一语音子数据按照低频到高频进行排序；在排序后按照临界带宽的大小按照预设规则排列一组带通滤波器；所述带通滤波器对所述每个第一语音子数据进行滤波；获取所述滤波后的多个第一语音子数据，并将所述滤波后的多个第一语音子数据确定为第二语音数据。3.如权利要求1所述的基于情感识别的智能外呼方法，其特征在于，在所述将所述第二语音数据输入至预先训练好的语音情感分类模型中之前，所述方法还包括：获取多个情感类别及每个情感类别对应的第一语音样本集；提取每个情感类别对应的第一语音样本集中的每个第一语音样本的对数梅尔频谱图；根据所述多个情感类别的样本集的分布特点对每个情感类别对应的第一语音样本集中的每个第一语音样本的对数梅尔频谱图进行分段处理，并调整分段处理后的每个情感类别对应的第一语言样本集的样本数据量，得到每个情感类别的第二语音样本集；基于所述每个情感类别的第二语音样本集对预先训练好的卷积神经网络模型中的模型参数进行调整，得到调整后的卷积神经网络模型；将多个情感类别的多个第二语音样本集输入至所述调整后的卷积神经网络模型模型中，得到分段特征集；从所述分段特征集划分出训练集和测试集；将所述训练集输入至预设的长短时记忆网络中进行训练，得到语音情感分类模型；将所述测试集输入至所述语音情感分类模型中进行测试，并计算测试通过率；若所述测试通过率大于或者等于预设通过率阈值，确定所述语音情感分类模型训练结束；若所述测试通过率小于所述预设通过率阈值，增加训练集的数量，重新进行语音情感分类模型的训练。4.如权利要求1所述的基于情感识别的智能外呼方法，其特征在于，所述基于所述外呼用户的语音情感识别结果执行所述外呼任务包括：当所述外呼用户的语音情感识别结果为积极情绪时，执行所述外呼用户对应的外呼任务；或者当所述外呼用户的语音情感识别结果为消极情绪时，对所述外呼用户进行情感安抚。2CN114242109A权利要求书2/2页5.如权利要求4所述的基于情感识别的智能外呼方法，其特征在于，所述当所述外呼用户的语音情感识别结果为消极情绪时，对所述外呼用户进行情感安抚包括：对所述用户的第一语音数据进行文本转换，得到对话文本；采用预设的深度文本匹配方法对所述对话文本进行匹配，得到用户的情绪主题关键字；根据所述用户的情绪主题关键字确定对应的情感安抚策略和目标知识库；根据所述情感安抚策略从所