基于深度学习理论的智能语音质检算法

所属领域：信息产业、人工智能、信号处理、语音分析

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成果简介：针对服务型行业语音客服中心，存在的语音客服质检效率低、漏检率高、人工耗时长等问题，结合语音要素分析、情感识别、采集及质检策略设置，构建了三类语音质检模型，时间模型、情感模型、关键词模型。首先，将海量语音转换为文字，并归纳出每条语音内容的关键词，作为本条语音的标签并建立关键词索引；其次，根据关键词将语音信息进行分类，基于深度学习网络技术对语音情绪进行识别，将识别完成的语音数据创建情感标签。然后将问题语音与分析模型进行比对筛选，获得对应的模型化、数据化、有序化处理的问题语音。