電話客服機器人的語音后端識別處理

時間：2023-09-21作者：長沙朗深信息技術(shù)有限公司瀏覽：25

后端識別處理，具有對大詞匯量、獨立于說話人的健壯識別功能，簡單來說，就是能夠滿足大詞匯量，并能適應(yīng)不同年齡、不同地域、不同人群、不同信道、不同終端和不同噪聲環(huán)境的應(yīng)用環(huán)境。
 
 
 
1、語義置信度
在語音識別領(lǐng)域一個很重要的因素是置信度輸出，在限定詞匯量的條件下，如果客戶的提問或回答不**出限定的詞匯，ASR識別后文本的正確率可以達到95%以上。但是，一旦問題**出限定的領(lǐng)域或者出現(xiàn)集外詞，ASR的識別性能就會嚴重下降。因此，對ASR識別結(jié)果的可信度進行度量就顯得非常重要，它可以降低集外詞（OOV）帶來的不利影響。
 
采用的方法是利用統(tǒng)計語言模型衡量ASR識別所得到的整個句子的可信度。如果一個句子的詞誤識率比較低，構(gòu)成這個句子的眾多三元短語（W1W2，W3），會比較多的出現(xiàn)在統(tǒng)計語言模型Trigram中，如圖9所示；反之，如果出現(xiàn)較多的識別錯誤，那么句子*部分的詞W1和元短語（W1，W2）將出現(xiàn)在Unigram或Bigram中，很少有三元短語*Trigram，如圖10所示；對于一個由若干詞W1，W2，……，Wi，……，Wn構(gòu)成的句子，可根據(jù)各個詞及它所構(gòu)成的短語在統(tǒng)計語言模型中出現(xiàn)的情況對其中每個詞打分。出現(xiàn)在Trigram中的可信度高，因而得分較高，出現(xiàn)在Bigram或Unigram中的可信度低，因而得分較低。再在各個詞得分的基礎(chǔ)上得到整個句子的可信度得分。若得分**某個門限，則認為句子中包含較多的識別錯誤或者集外詞，可信度較低，應(yīng)當被拒識。
 
ASR識別后文本是由一個個詞構(gòu)成的詞序列，其中某些詞對于理解整個句子有著非常重要的作用，這就是所說的關(guān)鍵詞。在這一步要做的就是提取出這些關(guān)鍵詞，形成一個關(guān)鍵詞串，作為下一步“問題理解”的輸入，這種處理同時也是為了降低“問題理解”時的難度，如圖11所示?？梢园烟囟ǖ膶υ捁?jié)點看作一個問題域，針對該問題域設(shè)計關(guān)鍵詞表，預(yù)先規(guī)定在這一問題域內(nèi)的關(guān)鍵詞。這個關(guān)鍵詞表是ASR系統(tǒng)中相應(yīng)問題域下的詞匯表的子集，記錄了每個關(guān)鍵字的漢字串，類標識和詞序號等信息。在提取關(guān)鍵詞時，只需要在句子中進行搜索，檢測到出現(xiàn)在關(guān)鍵表的關(guān)鍵詞，記錄它們出現(xiàn)的位置和次序。比如一個句子“你好，我想問一下，我那個嗯，快遞是不是寄錯地址了？”，這里可以提取出關(guān)鍵漢字串“問一下”、“快遞”、“寄錯地址”。對于不包含關(guān)鍵詞的句子，例如“啊，可以說給我打了，里頭哭了。”，可把它視作無效或者錯誤的輸入，給出相應(yīng)的提示。
 
以對話節(jié)點來分類語料，可較好的捕獲用戶說話的習慣和領(lǐng)域用語，某一節(jié)點場景下機器人與客戶的對話可限定在某個問題域內(nèi)進行。對句子進行準確的理解，并不需要考慮句子中的每個詞，只需對幾個蘊含關(guān)鍵概念的關(guān)鍵詞匯進行理解就能把握句子的意義。關(guān)鍵詞識別技術(shù)從語句中抽取用戶關(guān)心的關(guān)鍵信息，能夠降低對識別系統(tǒng)和環(huán)境噪聲的要求。
 
2、語料統(tǒng)計分析
 
利用日志數(shù)據(jù)，學習用戶的語言使用習慣，從日志中自動抽取語意標注數(shù)據(jù)和構(gòu)建領(lǐng)域語言模型。以對話節(jié)點來分類語料，基于不同典型節(jié)點的語料進行詞表抽取。
 
針對每個問題域，需要確定有限大小的“詞匯表”，并通過大量的訓練語料訓練出相應(yīng)的基于詞類的統(tǒng)計“語言模型”?！瓣P(guān)鍵詞表”可以從“詞匯表”中提煉得到，它記錄的是對于理解問題有實質(zhì)作用的詞匯及其相關(guān)信息。此外還要在“關(guān)鍵詞表”的基礎(chǔ)上形成“關(guān)鍵詞類型組合模板庫”，其中每個模板代表問題域內(nèi)的一類具體問題，此模板庫在“問題理解”過程中使用。
 
以快遞物流領(lǐng)域的對話語料為基礎(chǔ)。對話過程是兩個人通過電話以一問一答的形式進行的，電話一端代表客戶，另一端是智能語音客服機器人，客戶端說話方式完全是自由的和隨意的。
 
為了表述方便，我們首先給出如下定義：
 
定義1 對話語句(Utterance) 從對話者一方開始講話到講完停下或被對方強行打斷為止，所說的全部內(nèi)容稱作一個對話語句。
 
定義2 對話子句(Dialog sentence) 一個對話語句中所包含的分句，稱作對話子句。
 
例如： 嗯|你好/我想查|一下/我|那個|快遞|什么|時候|能|到/現(xiàn)在|還|沒|送來
 
這一段文字從開始到結(jié)束是一個對話語句，在這個對話語句中包含有4個對話子句（由“/”隔開），每一個子句中包含多個詞（由“|”隔開）。
 
其中，詞典標注采用人工方式，語料標注采用機器自動標注與人工核對相結(jié)合的方法。當**次收集語料時，詞典是不存在的，我們只需要對整理的語料進行分詞，然后提取所有的詞匯，并依據(jù)這些詞匯建立相應(yīng)的詞典。詞典一旦建立之后，當領(lǐng)域轉(zhuǎn)移或擴展時，系統(tǒng)只需將新收集的語料中在詞典中沒有的所有新詞提取出來，然后在人的輔助下決定是否將這些新詞添加到詞典中去。這樣，對于應(yīng)用領(lǐng)域接近或同一領(lǐng)域擴展時，只需要處理少數(shù)新的詞匯即可，而避免了大量的重復工作。
 

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  詞條說明

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