餐厅场景下服务对话的智能模版提取及话术质量评估研究与实现

发布时间：2024-09-28 19:51

　　近年来,餐厅等服务行业的管理越来越规范化,服务员的服务质量和服务流程的智能化管理也越来越受到管理者的重视。建立一套标准的餐厅服务对话规范流程,可以提高餐厅的服务水平和顾客的满意度。由于餐厅服务员的说话质量在服务中起着至关重要的作用,管理者提出针对量化评估服务员说话质量的解决方案,通过对服务员说话内容采集监测,实时监控并识别服务员说话内容。并根据监测结果的反馈,对服务员进行绩效打分,最终跟踪评估员工服务质量。常规环境下,由于不受噪音等条件限制,现有的语音识别模型都能做到较高的字准率。但是,由于餐厅环境嘈杂,不可控因素较多,噪声不仅来源于说话人的声音,还有不同餐具和餐厅播放的背景音乐等都能产生较高的噪音,这些因素是影响餐厅环境下将服务员与顾客对话内容转换为文字的重要原因。在服务员与顾客处于垂直对话场景下,语音识别技术无法更准确有效的识别服务员与顾客对话内容,导致现有的解决方法在餐厅场景下不能达到更好的识别效果。嘈杂场景下的语音识别字准率偏低仍然是当前语音识别任务面临的主要问题,特别是在餐厅高噪声的情况下,通用的智能模版提取方法不能有效的提高识别准确性。为了解决餐厅场景下的服务对话识别,本文提...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与工作重点
    1.4 本文组织安排
第2章 相关技术概述
    2.1 语音识别技术
        2.1.1 语音识别建模流程
        2.1.2 语音数据处理
        2.1.3 声学模型建模
        2.1.4 语言模型建模
        2.1.5 解码器
    2.2 人工神经网络
        2.2.1 时序网络结构
        2.2.2 时延神经网络原理
    2.3 迁移学习
        2.3.1 迁移学习概念
        2.3.2 声学模型知识迁移
    2.4 本章小结
第3章 餐厅场景下服务对话智能模版提取问题
    3.1 服务对话语料库介绍
    3.2 实验工具与环境
    3.3 评估指标
    3.4 基于TDNN-RNN网络结构声学模型训练
        3.4.1 服务对话语音特征提取
        3.4.2 TDNN-RNN网络声学模型建模
        3.4.3 实验结果与分析
    3.5 基于TDNNR-LSTM网络结构声学模型训练
        3.5.1 TDNNR-LSTM网络参数配置
        3.5.2 TDNNR-LSTM与 TDNN-RNN网络对比
        3.5.3 TDNNR-LSTM声学模型建模
        3.5.4 实验结果与分析
    3.6 噪音场景下的服务对话抗鲁棒性识别
        3.6.1 音频信号中的数据增强方法
        3.6.2 数据增强前后智能模版提取差异分析
    3.7 本章小结
第4章 餐厅场景下服务话术质量评估问题
    4.1 聊天对话语料库介绍
    4.2 聊天对话识别模型建模
    4.3 聊天对话模型训练与权重迁移
        4.3.1 聊天对话声学模型实验
        4.3.2 聊天对话权重迁移实验
        4.3.3 聊天对话迁移模型结构
        4.3.4 实验结果与分析
    4.4 基于WFST的服务话术关键词检索
        4.4.1 语音关键词检索技术
        4.4.2 基于有限状态转换器的关键词检索
        4.4.3 关键词评估指标
        4.4.4 实验设计
        4.4.5 实验结果与分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢



本文编号：4006269