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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本发明涉及语音处理技术领域，本发明公开了一种语音质检分析方法、装置、设备及介质，所述方法包括：通过获取预约客户数据和业务服务列表，预测出客户标识，并通过Native连接方法建立服务端的连接，以及向该服务端发送预约客户数据和将预约客户数据加入客户服务列表中，在接收到来自服务端的音频流文件时，运用高级音频编码算法，进行音频编码转换，得到音频文件，令服务端通知胸牌清理空间；通过质检检测模型对预约客户数据和音频文件进行音频质检，得到质检结果；将质检结果和各历史质检结果输入质检聚类模型中，进行图聚类分析，得到质检分析结果。因此，本发明实现了提高了质检结果的准确性，自动分析出不足的业务事项的质检分析结果。

主权项：1.一种语音质检分析方法，其特征在于，包括：获取预约客户数据和业务服务列表，所述预约客户数据包括预约标识、客户信息和业务事项，所述业务服务列表包括客服标识和与所述客服标识关联的客户服务列表；从所述业务服务列表中预测出与所述客户信息和所述业务事项均匹配的所述客服标识，并通过Native连接方法建立与该客服标识对应的服务端的连接，以及向该服务端发送所述预约客户数据和将所述预约客户数据加入该客服标识所关联的所述客户服务列表中，以令所述服务端通知与该客服标识所关联的胸牌展示所述预约标识和启动录音；在接收到来自所述服务端的音频流文件时，运用高级音频编码算法，对接收的音频流文件进行音频编码转换，得到与所述预约客户数据关联的音频文件，并从所述客户服务列表中移除所述预约客户数据，以及令所述服务端通知所述胸牌清理空间；通过质检检测模型对所述预约客户数据和所述音频文件进行基于对话情绪的音频质检，得到与所述业务事项对应的质检结果；将所述质检结果和各历史质检结果输入质检聚类模型中，通过所述质检聚类模型进行图聚类分析，得到质检分析结果；所述通过质检检测模型对所述预约客户数据和所述音频文件进行基于对话情绪的音频质检，得到与所述业务事项对应的质检结果，包括：运用语音分割算法对所述音频文件进行角色分割处理，以及对角色分割处理后的音频文件进行语音识别，得到客服文本文件和客户文本文件；获取与所述预约客户数据中的业务事项对应的文本质检模型；通过获取的文本质检模型对所述客服文本文件进行业务关键词比对，得到客服质检结果；通过情绪检测模型对所述客户文本文件进行情绪识别，得到客户情绪结果；将所述客服质检结果和所述客户情绪结果记录为所述质检结果；所述将所述质检结果和各历史质检结果输入质检聚类模型中，通过所述质检聚类模型进行图聚类分析，得到质检分析结果，包括：基于质检结果所对应的业务事项，建立所述质检结果和各所述历史质检结果的业务图谱的图节点；基于质检结果中的客服质检结果，对各所述图节点进行赋值，得到各所述图节点的节点值；基于质检结果中的客户情绪结果，对各所述图节点进行节点度量，确定出各所述图节点的边长；对添加节点值和边长后的所述业务图谱进行图聚类，得到所述质检分析结果。

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