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申请/专利权人：中邮消费金融有限公司

摘要：本发明属于人工智能技术领域，提供一种贷款合同语音签约方法、装置及存储介质。所述贷款合同语音签约方法包括如下步骤：接收语音信息，将语音信息转换为文本信息；根据文本信息提取关键信息；生成贷款方案；将贷款方案转换成语音信息向用户反馈；用户确认贷款方案后进行实时审批；审批通过后生成贷款合同，指引用户完成合同签署，合同签署的实现方式为指引用户说出指定语句，采集用户语音信息，采用多个声纹提取模型分别对用户历史语音信息与采集到的语音信息进行声纹向量提取和比对。本发明实现贷款合同语音签约去人工化，解决贷款合同签约过程繁琐、效率低下的问题。本发明还提供了用于执行上述贷款合同语音签约方法的装置及存储介质。

主权项：1.一种贷款合同语音签约方法，包括如下步骤：S1：接收语音信息，将语音信息转换为文本信息；S2：根据文本信息提取关键信息，所述关键信息包括贷款目的；S3：通过贷款目的分析得到贷款类型，匹配对应的贷款产品；调取用户信息，基于贷款产品和用户信息生成包括贷款金额、贷款利率、分期期限在内的贷款方案；S4：将所述贷款方案转换成语音信息，向用户反馈所述贷款方案；S5：用户确认贷款方案后根据用户信息进行实时审批；S6：审批通过后生成贷款合同，指引用户完成合同签署，合同签署的实现方式为指引用户说出指定语句，采集用户语音信息，采用N个声纹提取模型分别对用户历史语音信息与采集到的语音信息进行声纹向量提取和比对，所述N≥2，验证通过即完成语音签约；步骤S1包括如下子步骤：S11：将语音信息切分为时间窗口，并将每个窗口转换为频谱图或梅尔频谱图；S12：采用卷积神经网络提取语音特征；S13：对提取的语音特征添加位置编码；S14：将带有位置编码的特征序列输入Transformer编码器；S15：使用CTC模块解码，得到文本信息；步骤S2包括将所述文本信息输入BERT预训练模型，由所述BERT预训练模型输出所述关键信息，或者将所述文本信息输入GPT预训练模型，由所述GPT预训练模型输出所述关键信息；步骤S5包括如下子步骤：S51：将贷款方案按照规则引擎的定义进行整理和格式化，输入规则引擎；S52：规则引擎向多层感知机模型输入规则判断的结果；S53：多层感知机模型输出贷款方案被批准的概率b；S54：b大于或者等于预设的阈值时审批通过。

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