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龙图腾网获悉深圳方思鼎云科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的呼叫中心语音处理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116778927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310666152.4，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种基于人工智能的呼叫中心语音处理系统及方法是由贾明华;郭克新设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的呼叫中心语音处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于人工智能的呼叫中心语音处理系统及方法，通过在通话过程中实时获取通话对端的通话语音内容，当检测到所述通话对端的通话语音内容的停顿点时，获取所述通话对端的最后一次会话语音内容，将所述通话对端的最后一次会话语音内容输入语音识别引擎以转为通话文字内容，将所述通话文字内容确定为输入文本，将所述输入文本输入到一个或一个以上的大语言模型中生成预设数量的候选输出文本，将所述候选输出文本逐个与所述输入文本进行匹配以确定输出文本，将所述输出文本输入到预设的人声合成模型中生成对应的输出语音内容，将所述输出语音内容发送给所述通话对端，能够提高生成式AI所生成的呼叫应答或语音呼出内容的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的呼叫中心语音处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的呼叫中心语音处理系统，其特征在于，包括用于执行语音识别的语音识别服务器、用于根据输入文本生成候选输出文本的至少一个自然语音大模型服务器，用于从多个候选输出文本中确定一个输出文本的呼叫中心服务器以及用于将所述输出文本转为语音内容的人声合成模型服务器，所述呼叫中心服务器被配置为： 在通话过程中实时获取通话对端的通话语音内容； 检测所述通话对端的通话语音内容的停顿点； 当检测到所述通话对端的通话语音内容的停顿点时，获取所述通话对端的最后一次会话语音内容； 将所述通话对端的最后一次会话语音内容输入语音识别引擎以转为通话文字内容； 将所述通话文字内容确定为输入文本； 将所述输入文本输入到一个或一个以上的大语言模型中生成预设数量的候选输出文本，所述大语言模型为使用海量的通用文本训练得到的自然语言模型； 将所述候选输出文本逐个与所述输入文本进行匹配以确定输出文本； 将所述输出文本输入到预设的人声合成模型中生成对应的输出语音内容； 将所述输出语音内容发送给所述通话对端； 在将所述候选输出文本逐个与所述输入文本进行匹配以确定输出文本的步骤中，所述呼叫中心服务器被配置为： 生成所述输入文本的输入动态词向量； 生成所述候选输出文本的候选输出动态词向量，其中为正整数且，为所述候选输出文本的数量； 计算所述输入动态词向量和所述候选输出动态词向量之间的相似度： ； 其中为正整数且，为所述输入动态词向量和所述候选输出动态词向量的维度，和分别为所述输入动态词向量和所述候选输出动态词向量第个维度的取值； 确定个所述相似度中的最大相似度： ； 将所述最大相似度对应的候选输出文本确定为所述输出文本； 在生成所述输入文本的输入动态词向量或者生成所述候选输出文本的候选输出动态词向量的步骤中，所述呼叫中心服务器被配置为： 将所述输入文本或者所述候选输出文本确定为目标文本； 对所述目标文本进行预处理； 对所述目标文本进行分词处理以得到多个词元； 使用预先构建的词典将所述词元编码为静态词向量，其中为正整数且，为所述目标文本中的词元数量； 获取所述静态词向量对应的词元与上下文的词元在知识图谱中的关联关系； 基于所述关联关系将所述静态词向量编码为动态词向量，其中为正整数且，为所述目标文本中与第个词元在所述知识图谱中具有关联关系的词元数量； 基于所述目标文本中的动态词向量生成所述输入动态词向量或者所述候选输出动态词向量； 在使用预先构建的词典将所述词元编码为静态词向量的步骤中，所述呼叫中心服务器被配置为： 从所述目标文本的个词元中获取第个词元； 将所述第个词元与所述词典中的词元进行匹配； 当所述第个词元存在于所述词典中时，获取所述第个词元在所述词典中的位置； 获取所述词典的长度； 构建一个维度数量为的静态词向量； 将所述静态词向量的第个维度的值配置为1，其它维度的值配置为0。

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