一种用户体验倾向识别方法、装置、设备和可读存储介质
本发明公开了一种用户体验倾向识别方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法包括：获取用户在被服务过程中的声谱文件；将所述声谱文件转化为音频频谱图像；将所述音频频谱图像输入到预先训练得到的识别模型中，利用所述识别模型识别出用户的服务体验倾向，得到倾向结果。本发明当用户没有将服务体验直接表达在服务评价上时也能够及时获知用户的服务体验倾向，从而可以方便运营人员及时进行后续跟进，挽回由于体验差导致即将损失的用户。另一方面，由于是采用音频频谱图像来进行识别，相对于常用的语音识别，其所能够体现出的用户情绪更加客观真实、维度更广，因此用户服务体验倾向识别更加准确。
发明专利
CN202110127956.8
2021-01-29
CN112837693A
2021-05-25
G10L15/26(2006.01)
上海钧正网络科技有限公司
杨磊;王凡
201199 上海市闵行区秀文路898号1幢501室
上海唯源专利代理有限公司
汪家瀚
上海;31
1.一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，包括： 获取用户在被服务过程中的声谱文件； 将所述声谱文件转化为音频频谱图像； 将所述音频频谱图像输入到预先训练得到的识别模型中，利用所述识别模型识别出用户的服务体验倾向，得到倾向结果。 2.根据权利要求1所述的一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，还包括： 获取所述用户该次服务的特征参数； 将所述特征参数与所述音频频谱图像一起输入到所述识别模型中。 3.根据权利要求1所述的一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，所述识别模型通过以下过程训练得到： 获取历史服务过程中的过程数据，所述过程数据包括历史声谱文件及其对应的特征参数； 将所述过程数据作为训练样本，对建立的初始识别模型进行训练，得到所述识别模型。 4.根据权利要求3所述的一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，所述将所述过程数据作为训练样本，对建立的初始识别模型进行训练，得到所述识别模型，包括： 从所述过程数据中随机选择一部分的数据作为验证集，其余部分为训练集，其中，每一份所述过程数据均包含用于表示用户当次服务体验倾向的标识； 利用所述训练集对所述初始识别模型进行训练，以调整所述初始识别模型的模型参数和模型结构，使得调整后的初始识别模型在所述验证集的模型评估指标达到预设值，得到所述识别模型。 5.根据权利要求1-4任一项所述的一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，所述识别模型为二分类模型，其中，所述倾向结果包括用于表示好评的体验倾向和用于表示差评的体验倾向。 6.根据权利要求1所述的一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，还包括： 对所述声谱文件进行语音识别，得到该次服务过程中的语音文本； 从所述语音文本中识别用于表征用户情绪的特征词； 将所述特征词与所述音频频谱图像一起输入到所述识别模型中。 7.根据权利要求2或3所述的一种用户体验倾向识别方法，其特征在于，所述服务为出行服务，所述特征参数包括以下至少之一：司机信用分、乘客等待时间、司机接单距离、司机达到时间、行程距离。 8.一种用户体验倾向识别装置，其特征在于，包括： 获取模块，用于获取用户在被服务过程中的声谱文件； 转化模块，用于将所述声谱文件转化为音频频谱图像； 识别模块，用于将所述音频频谱图像输入到预先训练得到的识别模型中，利用所述识别模型识别出用户的服务体验倾向，得到倾向结果。 9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，从而执行如权利要求1-7中任一项所述的用户体验倾向识别方法。 10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的用户体验倾向识别方法。