申请/专利权人：中国人寿保险股份有限公司山东省分公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746869A

主分类号：G10L17/02

分类号：G10L17/02;G10L25/63;G10L15/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了基于AI技术的电话坐席自适应培训系统和方法，涉及音频分析技术领域，方法包括以下步骤：收集各培训人员的语音信息，预处理后生成第一声纹信息，汇总后建立声纹库；将使用者的第一声纹信息与其培训方案绑定；在使用培训系统进行通话时，获取语音信息进行所述预处理生成对应的第二声纹信息；该基于人工智能的培训系统声纹识别方法及系统，通过对培训人员的语音信息进行情感分析，并对不同情感状态下的相同字词句分别进行特征分析，得到相同字、词在不同情感及不同字、词组合和语句下的声纹特征，使得声纹识别时能更贴合培训人员的发言、发音习惯，提高识别的精确度。

主权项：1.基于AI技术的电话坐席自适应培训方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集各培训人员的语音信息，预处理后生成第一声纹信息，汇总后建立声纹库；S2、将使用者的第一声纹信息与其培训方案绑定；S3、在使用培训系统进行通话时，获取语音信息进行所述预处理生成对应的第二声纹信息，基于所述声纹库和声纹识别算法对通话时的第二声纹信息进行特征匹配；S4、显示语音信息来源的培训系统及匹配结果；S5、对匹配成功的第二声纹信息进行收集，并对所述第二声纹信息进行情感分析；S6、根据所述情感分析的结果和声纹匹配的结果对所述第二声纹信息进行分类，得到每个使用者第二声纹信息的多个语音情感组；S7、对于每个使用者的每个语音情感组的第二声纹信息进行文字转换，并将第二声纹信息按照文字转换的字、词、句的不同进行分类，得到语音对比组；S8、将所述语音情感组和所述语音对比组，更新到所述声纹库中；所述方法还包括：对每个使用者的每个语音情感组的每个语音对比组的第二声纹信息，进行特征匹配；基于每个所述语音对比组中特征匹配不同的第二声纹信息，分别对声纹识别算法进行训练生成对应的声纹子模型，每个使用者的声纹子模型共同组成该使用者的声纹模型。

全文数据：

权利要求：

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