CN109005276A - 智能对话机器人、对话控制方法、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智能对话机器人、对话控制方法、计算机设备及存储介质，方法包括：智能对话机器人获取本地数据库或者网络数据中的目标号码，并通过预设的通信模块自动对所述目标号码进行拨号并进行通话；获取通话过程中的语音信息，并利用预设的智能降噪处理器对所述语音信息进行降噪处理；调用预设的语音识别模块识别经降噪处理的语音信息，根据识别出的语义自动进行应答。本发明中主要基于硬件平台，来实现自动拨号、接通以及语音识别，与传统的纯软件控制相比，本发明可以快速且精准地进行语义识别，并快速进行自动应答，使用方便，提高了工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种智能对话机器人、对话控制方法、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着互联网的普及和各行各业的成本控制，销售竞争日趋激烈，随着企业业务增多，智能AI的普及，智能对话机器人可以在金融、地产及各个行业的电销起到越来越重要的作用，智能对话机器人可以做到高效、智能、低成本、不知疲倦、不带情绪、永不离职。
现有的智能对话机器人基本都是基于服务器后台，无具体硬件，均是购买移动网关后，在windows电脑上实现的网页版识别和操控，使用移动网关统一拨打目标电话。由于所有的客户都是使用在服务器端的统一网关，多卡工作信号干扰严重，网络容易出现延时。并且，由于没有硬件设备，例如没有降噪模块以及语音识别模块，导致语音识别难度高，识别反应慢，识别准确率低等问题。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种智能对话机器人、对话控制方法、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中的智能对话机器人结构复杂，且由于没有降噪模块以及语音识别模块的支持，容易出现语音识别难度高，识别反应慢，识别准确率低等问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种智能对话机器人的对话控制方法，其中，所述方法包括：
智能对话机器人获取本地数据库或者网络数据中的目标号码，并通过预设的通信模块自动对所述目标号码进行拨号并进行通话；
获取通话过程中的语音信息，并利用预设的智能降噪处理器对所述语音信息进行降噪处理；
调用预设的语音识别模块识别经降噪处理的语音信息，根据识别出的语义自动进行应答。
所述的智能对话机器人的对话控制方法，其中，所述方法还包括：
智能对话机器人将自动应答的应答信息保存至预设的存储器中，将所述应答信息作为智能学习的样本数据，并进行智能学习，以筛选出目标客户；
智能对话机器人还通过预设的网络通讯模块，将通话过程中的语音信息及应答信息上传至云端进行备份。
所述的智能对话机器人的对话控制方法，其中，所述方法还包括：
所述智能对话机器人还与预设的移动终端进行连接，通过移动终端中预设的APP来对所述智能对话机器人进行远程控制，并在移动终端查看所述智能对话机器人的通话记录；
所述通话记录包括通话过程中获取的语音信息及应答信息。
所述的智能对话机器人的对话控制方法，其中，所述根据识别出的语义自动进行应答具体包括：
所述智能对话机器人将确定出的语义，与预存的应答模板进行匹配，匹配出相应的应答方案，并将应答方案转换成文字或者语音文件通过通信模块传输至客户终端中。
一种智能对话机器人，其中，所述智能对话机器人包括：中央处理器；
与所述中央处理器连接的通信模块；
与所述中央处理器，且用于对从通话过程中获取的语音信息进行降噪处理的智能降噪处理器；
与所述通信模块以及智能降噪处理器均连接的模拟数字信号转换模块；
与所述中央处理器连接，且用于对经降噪处理的语音信息进行存储的存储器；
与所述中央处理器连接，且用于识别所述语音信息的语音识别模块；
所述中央处理器还用于根据识别出的语义，自动进行应答，并将应答信息通过所述通信模块传输至所述目标号码所对应的客户终端中；
所述存储器还用于对所述应答信息进行存储，并将应答信息作为所述中央处理器智能学习的样本数据。
所述的智能对话机器人，其中，所述智能对话机器人还包括：与所述中央处理器连接的网络通讯模块，所述网络通讯模块用于将通话记录上传至云端进行备份，所述通话记录包括：通话过程中获取的语音信息及应答信息；
所述智能对话机器人还与预设的移动终端连接，所述移动终端用于远程控制所述智能对话机器人，并在移动终端查看所述智能对话机器人的通话记录。
所述的智能对话机器人，其中，所述智能对话机器人还包括：与所述中央控制器连接的显示屏，所述显示屏用于显示所述智能对话机器人当前所拨打的目标号码、当前通话状态、通话时长、通话信息存储路径以及各种相关信息。
所述的智能对话机器人，其中，所述智能对话机器人还包括：与所述中央处理器连接的电源模块，所述电源模块用于为整个智能电话机器人提供电源，以保证各个硬件模块之间的工作。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明中主要基于硬件平台，来实现自动拨号、接通以及语音识别，与传统的纯软件控制相比，本发明可以快速且精准地进行语义识别，并快速进行自动应答，使用方便，提高了工作效率。
附图说明
图1是本发明的智能对话机器人的对话控制方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明的智能对话机器人的对话控制方法的实际应用时的流程图。
图3是本发明的智能对话机器人的功能原理框图。
图4是本发明的计算机设备的一个较佳实施例的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图，通过对实施例的描述，对本发明的内容作进一步说明。
实施例一
在本实施例中，提供一种智能对话机器人的对话控制方法，本实施例中提供的智能对话机器人的对话控制方法，可以应用于终端中。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、手机、平板电脑、车载电脑和便携式可穿戴设备。本发明的终端采用多核处理器。其中，终端的处理器可以为中央处理器（Central Processing Unit，CPU），图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）、视频处理单元（Video Processing Unit，VPU）等中的至少一种。
具体如图1中所示，所述智能对话机器人的对话控制方法具体包括：
步骤S100、智能对话机器人获取本地数据库或者网络数据中的目标号码，并通过预设的通信模块自动对所述目标号码进行拨号并进行通话。
具体实施时，本实施例中预先在智能对话机器人中的本地数据库或者网络数据库中预存多个号码，智能对话机器人可以自动查询所述本地数据库或者网络数据库，并从中选取目标号码通过预设的通信模块进行自动拨号以及通话。当然，本实施可以对智能对话机器人的自动拨号时段进行设置，以便骚扰客户，给客户带来不便。
在通话过程中，所述智能对话机器人中的模拟数字信号转化器获取通话过程中的信号，并进行转化与编码，从而获取到通话过程中的语音信息。本实施例中还可以对智能对话机器人的自动拨号时段进行设置，以便骚扰客户，给客户带来不便。
步骤S200、获取通话过程中的语音信息，并利用预设的智能降噪处理器对所述语音信息进行降噪处理。
具体实施时，本实施例中的智能对话机器人在与目标号码对应的客户移动终端进行通话时，会接收客户移动终端发送来的语音信号，智能对话机器人中的模拟数字信号转化器将转换好的语音信息传输至智能降噪处理器中进行降噪处理，以消除干扰，保证语音信息的稳定，提高后续步骤中对于语音信息中的识别精度。
步骤S300、调用预设的语音识别模块识别经降噪处理的语音信息，根据识别出的语义自动进行应答。
具体实施时，当语音信息经过降噪之后，本实施例中智能对话机器人的中央处理器调用预设的语音识别系统对语音信息进行识别，识别出语音信息的语义。在识别过程中，本实施例中对语音信息的识别方法可以有多种，例如提取语音信息中的关键词，本实施例并不对语音信息的识别方法进行限定。当经过识别之后，智能对话机器人就会根据识别出的语义进行自动应答。
具体地，在进行自动应答时，本实施例中的智能对话机器人根据预先设置的应答模板进行应答，即根据识别出的语义在预先保存的应答模板中寻找出对应的应答方案，然后将应答方案转换成文字或者音频信息发送至客户终端。当然，所述应答模板可以根据使用需求进行自主设置、更新，并且应答模板中的内容也可以为人工录音，以便智能对话机器人自动提取人工录音向客户终端进行发送，实现自动应答。
优选地，本实施例中对于每一次的应答信息都会自动保存至智能对话机器人的存储器中进行存储，并且存储的应答信息还可以作为智能对话机器人的中央处理器10进行智能学习的样本数据，当中央处理器10将所述应答信息作为样本数据进行智能学习之后，可以根据每次的应答信息筛选出目标客户，从而进一步地对目标客户进行回访，回访的方式仍然以自动拨号的方式进行，有效加强与客户之间的粘度，从而更好地为客户推荐所需产品。例如，某次的应答信息为向客户推荐了相关的教育辅导机构，那该客户就会定义为：教育咨询意向客户，当确定出该目标客户后，智能对话机器人就会自动回访该客户，并根据该客户的具体需求，然后根据具体需求进一步进行教育辅导机构的推荐。
进一步地，本实施例中的智能对话机器人会定期自动，或者在每一次自动应答之后，将通话过程中的通话记录（包括通话过程中的语音信息及应答信息）通过网络通讯模块上传至云端设备中进行备份，以方便随时可以对通话记录进行查看，防止通话记录的丢失。优选地，本实施例中的智能对话机器人还可以与预设的移动终端进行连接，使用者可以通过移动终端中预设的APP来对所述智能对话机器人进行远程控制，并且进入云端设备中调取备份的通话记录查看，以了解所述智能对话机器人的语音信息与应答信息。
值得说明的是，本实施例中的智能对话机器人，在对语音进行自动识别可以是基于硬件模块来实现，也可以基于软件来实现的。客户终端进行自动应答以及进行智能学习，均是基于软件的基础上实现的，并且还配有相应的算法。本实施例中并不对具体的算法进行限定，例如智能学习可以采用现有的基于卷积神经网络进行训练与学习。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
实施例二
本实施例中提供智能对话机器人的对话控制方法的实际应用实施例，具体如图2中所示。所述实际应用是具体包括以下步骤：
步骤301、智能对话机器人自动进行拨号。
步骤302、判断是否接通。当是时，执行步骤303；当否时，重复执行步骤301。
步骤303、获取通话过程中的语音信息。
步骤304、对语音信息进行降噪处理。
步骤305、对语音信息进行识别，获取语义。
步骤306、根据语义进行自动应答。之后分别执行步骤307和步骤308。
步骤307、智能对话机器人进行智能学习，筛选出目标客户进行回访，之后重复执行步骤301。
步骤308、将语音信息与应答信息上传至云端备份。
步骤309、将语音信息与应答信息共享至用于远程控制智能对话机器人的移动终端中。
由此可见，本实施例中的智能对话机器人能够实现自动拨号，准确识别出通话过程中的语义，进而进行自动应答，并且还可以根据应答信息进行目标客户的筛选以及回访，相较与传统的对话机器人，语义识别准确且高效，使用更加方便。
实施例三
本实施例中提供一种智能对话机器人，具体如图3中所示，所述智能对话机器人具体包括：中央处理器10，与所述中央处理器10连接通信模块20；与所述中央处理器10连接，且用于对从通话过程中获取的语音信息进行降噪处理的智能降噪处理器30；与所述中央处理器10连接，且用于对经降噪处理的语音信息进行存储的存储器40。本实施例中的中央处理器10还与语音识别模块11连接，用于识别所述语音信息，从而确定出语义，以便智能对话机器人根据识别出的语义，自动进行应答，并将应答信息通过所述通信模块20传输至所述目标号码所对应的客户终端中，从而实现机器人与客户终端之间的自动对话。
具体地，本实施例中需要预先在智能对话机器人的本地数据库中或者网络数据库中预存若干个目标号码。智能对话机器人可以从所述本地数据或者网络数据中选取目标号码，并通过所述通信模块20自动拨号并进行通话。优选地，本实施例中的通信模块还与一模拟数字信号转换器50连接，所述模拟数字信号转换器50还与所述智能降噪处理器30连接，所述模拟数字信号转换器50用于将通话过程中的信号进行转化、编码，形成音频信息向智能降噪处理器30进行发送，以使所述智能降噪处理器30对通话过程中的语音信息进行降噪处理，避免信号的干扰，以便提高语音识别的准确性。
当所述智能降噪处理器30对通话过程中的语音信息（即音频信息）进行降噪处理之后，所述中央处理器10就会调用语音识别模块11对经降噪处理之后的语音信息进行识别，识别之后，智能对话机器人可以根据识别出的语义自动进行应答，并将应答信息通过通信模块20发送至客户终端，以实现机器人与客户终端之间的智能对话。较佳地，在具体的应答过程中，所述中央处理器10会根据预先设置的应答模板进行应答，即根据识别出的语义在预先保存的应答模板中寻找出对应的应答方案，然后将应答方案转换成文字或者音频信息发送至客户终端。所述应答模板预先存储在存储模块40中，当然，所述应答模板可以根据使用需求进行自主设置、更新，并且应答模板中的内容可以为人工录音，以便智能对话机器人自动提取人工录音向客户终端进行发送。
值得说明的是，本实施例中的语音识别模块11属于现有较为成熟的技术，是可以根据现有的语音识别服务器来实现的。
进一步地，本实施例中的存储器40除了将经降噪处理的语音信息保存之外，还将每次的应答信息进行保存，所保存的应答信息可以作为中央处理器10进行智能学习的样本数据，当中央处理器10将所述应答信息作为样本数据进行智能学习之后，可以根据每次的应答信息筛选出目标客户，从而进一步地对目标客户进行回访。
优选地，本实施例中的中央处理器10并不限某种类型的芯片CPU，例如可以才采用AMD的CPU，并且本实施例中还可以对智能对话机器人的自动拨号时段进行设置，以便骚扰客户，给客户带来不便。
进一步地，本实施例中的智能对话机器人还包括：与所述中央处理器连接的网络通讯模块60，所述网络通讯模块60用于将通话记录上传至云端进行备份，所述通话记录包括：通话过程中获取的语音信息及应答信息。所述网络通讯模块60可采用4G网络模块或者WIFI网络模块。进一步地，所述智能对话机器人还与预设的移动终端连接，因此可以通过移动终端上的APP来对智能对话机器人进行控制，并且移动终端与云端连接，进而共享通话记录，查看到所述智能对话机器人与客户终端之间的通话记录。当然，还可以通过移动终端中的内嵌小程序以及其他应用来实现对智能对话机器人的控制及查看通话记录，本实施例并不对具体的控制形式进行限定。
进一步地，本发明中的智能对话机器人还包括显示屏70，所述显示屏70与所述中央控制器10连接，用于显示所述智能对话机器人当前所拨打的目标号码、当前通话状态、通话时长、通话信息存储路径以及各种相关信息。本实施例中的显示屏70可以采用带触摸形式的显示屏，也可以采用带鼠标控制的显示屏。所述智能对话机器人还包括电源模块80，所述电源模块80与所述中央处理器10连接，用于为整个智能电话机器人提供电源，以保证各个硬件模块之间的有效工作。较佳地，本实施例中的智能对话机器人还设置有USB接口90，所述USB接口90与中央处理器10连接。
本实施例中的智能对话机器人基于硬件平台的控制，实现自动拨号，准确识别出通话过程中的语义，进而根据识别出的语义进行自动应答，并且还可以将应答信息作为样本数据进行智能学习，从而筛选出目标客户并回访，相较与传统的对话机器人，语义识别准确且高效，使用更加方便。
实施例四
进一步地，本发明还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其原理框图可以如图4中所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和温度传感器。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种计算机设备关机控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的温度传感器是预先在计算机设备内部设置，用于检测内部设备的当前运行温度。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的原理框图，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
智能对话机器人获取本地数据库或者网络数据中的目标号码，并通过预设的通信模块自动对所述目标号码进行拨号并进行通话；
获取通话过程中的语音信息，并利用预设的智能降噪处理器对所述语音信息进行降噪处理；
调用预设的语音识别模块识别经降噪处理的语音信息，根据识别出的语义自动进行应答。
在一个实施例中，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
智能对话机器人获取本地数据库或者网络数据中的目标号码，并通过预设的通信模块自动对所述目标号码进行拨号并进行通话；
获取通话过程中的语音信息，并利用预设的智能降噪处理器对所述语音信息进行降噪处理；
调用预设的语音识别模块识别经降噪处理的语音信息，根据识别出的语义自动进行应答。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
应当理解的是，本申请的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本申请所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种智能对话机器人的对话控制方法，其特征在于，所述方法包括：
智能对话机器人获取本地数据库或者网络数据中的目标号码，并通过预设的通信模块自动对所述目标号码进行拨号并进行通话；
获取通话过程中的语音信息，并利用预设的智能降噪处理器对所述语音信息进行降噪处理；
调用预设的语音识别模块识别经降噪处理的语音信息，根据识别出的语义自动进行应答。
2.根据权利要求1中所述的智能对话机器人的对话控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
智能对话机器人将自动应答的应答信息保存至预设的存储器中，将所述应答信息作为智能学习的样本数据，并进行智能学习，以筛选出目标客户；
智能对话机器人还通过预设的网络通讯模块，将通话过程中的语音信息及应答信息上传至云端进行备份。
3.根据权利要求1中所述的智能对话机器人的对话控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述智能对话机器人还与预设的移动终端进行连接，通过移动终端中预设的APP来对所述智能对话机器人进行远程控制，并在移动终端查看所述智能对话机器人的通话记录；
所述通话记录包括通话过程中获取的语音信息及应答信息。
4.根据权利要求1所述的智能对话机器人的对话控制方法，其特征在于，所述根据识别出的语义自动进行应答具体包括：
所述智能对话机器人将确定出的语义与预存的应答模板进行匹配，匹配出相应的应答方案，并将应答方案转换成文字或者语音文件通过通信模块传输至客户终端中。
5.一种智能对话机器人，其特征在于，所述智能对话机器人包括：中央处理器；
与所述中央处理器连接的通信模块；
与所述中央处理器，且用于对从通话过程中获取的语音信息进行降噪处理的智能降噪处理器；
与所述通信模块以及智能降噪处理器均连接的模拟数字信号转换模块；
与所述中央处理器连接，且用于对经降噪处理的语音信息进行存储的存储器；
与所述中央处理器连接，且用于识别所述语音信息的语音识别模块；
所述中央处理器还用于根据识别出的语义，自动进行应答，并将应答信息通过所述通信模块传输至所述目标号码所对应的客户终端中；
所述存储器还用于对所述应答信息进行存储，并将应答信息作为所述中央处理器智能学习的样本数据。
6.根据权利要求5所述的智能对话机器人，其特征在于，所述智能对话机器人还包括：与所述中央处理器连接的网络通讯模块，所述网络通讯模块用于将通话记录上传至云端进行备份，所述通话记录包括：通话过程中获取的语音信息及应答信息；
所述智能对话机器人还与预设的移动终端连接，所述移动终端用于远程控制所述智能对话机器人，并在移动终端查看所述智能对话机器人的通话记录。
7.根据权利要求5所述的智能对话机器人，其特征在于，所述智能对话机器人还包括：与所述中央控制器连接的显示屏，所述显示屏用于显示所述智能对话机器人当前所拨打的目标号码、当前通话状态、通话时长、通话信息存储路径以及各种相关信息。
8.根据权利要求5所述的智能对话机器人，其特征在于，所述智能对话机器人还包括：与所述中央处理器连接的电源模块，所述电源模块用于为整个智能电话机器人提供电源，以保证各个硬件模块之间的工作。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。
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