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龙图腾网获悉厦门友微科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的单声道角色识别方法和系统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：CN114927129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210318376.1，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种基于机器学习的单声道角色识别方法和系统是由张兆强;王利明;吴迪;呼格吉乐设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的单声道角色识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的单声道角色识别方法，利用实时自动语音识别对单声道的语音数据进行识别，得到单角色语音对应的文本数据；对文本数据进行文本分词、关键词提取，得到特征向量；所述关键词至少包括身份关键词、目的关键词和诉求关键词；根据语音特征向量输入到不同的角色识别模型，所述角色识别模型包括客服场景模型、贷后场景模型、电销场景模型；通过模型识别出坐席侧和客户侧；本发明提供的方法通过建立不同场景建立不同模型，针对单声道的录音识别结果进行模型识别处理，准确的识别出坐席测和客户侧。

本发明授权一种基于机器学习的单声道角色识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的单声道角色识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用实时自动语音识别对单声道的语音数据进行识别，得到单角色语音对应的文本数据； 基于包括客服场景、贷后场景和电销场景的业务场景对文本数据进行文本分词，并提取身份关键词、目的关键词和诉求关键词，得到特征向量； 将特征向量输入到与业务场景匹配的角色识别模型，所述角色识别模型包括客服场景模型、贷后场景模型、电销场景模型； 通过角色识别模型识别出坐席侧和客户侧； 基于包括客服场景、贷后场景和电销场景的业务场景对文本数据进行文本分词，并提取身份关键词、目的关键词和诉求关键词，得到特征向量，具体包括： 文本分词，基于前缀词典进行扫描，生成句子文字所有可能成词所构成的有向无环图，通过动态规划查找最大概率路径，得到基于词频的最大切分组合；对于前缀词典中不包含的词语，采用隐马尔科夫模型对词语进行预测，并在结巴分词算法基础上，结合预先建立的角色识别词典，对文本内容进行分词处理，根据最大切分组合，得到分词结果； 关键词提取，根据分词结果计算词语的词频-逆文档频率，将词频-逆文档频率与预先建立的词语的权重列表结合，提取权重占比大的词语，得到关键词，组成特征向量； 所述的一种基于机器学习的单声道角色识别方法，还包括通过监督性学习对角色识别模型进行完善，具体包括： 采用文字匹配和正则表达进行角色识别模型的应用，得出客户方和坐席方的概率分数，取最大的概率分； 收集人工复检后进行角色更换的数据进行人工打标； 打完标签后数据进行录入模型，实现角色识别模型的完善； 实时自动语音识别对单声道的语音数据进行识别，具体包括： 获取语音输入的波形声音，并通过移动窗函数对声音进行切段分帧得到不同的声音帧段， 通过提取梅尔频率倒谱系数特征，将波形转换为观察序列矩阵，输入预先训练好的语音识别模型，得到可能的文本集合，从中寻找全局最优路径，将矩阵转为最终的文本。

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