本發(fā)明涉及語音識別，具體涉及基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法。

背景技術(shù)：

1、為了記錄企業(yè)每次會議的內(nèi)容，需要對企業(yè)每次會議的內(nèi)容進行錄音，然后將會議音頻傳輸?shù)狡髽I(yè)數(shù)據(jù)庫中進行保存。

2、現(xiàn)有方法中采用無損壓縮算法將會議音頻傳輸?shù)狡髽I(yè)數(shù)據(jù)庫中，以確保音頻質(zhì)量。但在大型企業(yè)中，企業(yè)會議頻繁且每次會議音頻較長，通過無損壓縮算法將會議音頻傳輸?shù)狡髽I(yè)數(shù)據(jù)庫會消耗大量資源和時間，無法將企業(yè)會議音頻進行高效的存儲。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決通過無損壓縮算法將會議音頻傳輸?shù)狡髽I(yè)數(shù)據(jù)庫會消耗大量資源和時間，無法將企業(yè)會議音頻進行高效存儲的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：

2、本發(fā)明實施例提供了一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，該方法包括以下步驟：

3、獲取企業(yè)會議音頻，將企業(yè)會議音頻劃分為預(yù)設(shè)時長的局部音頻段；

4、根據(jù)每個局部音頻段內(nèi)會議關(guān)鍵詞的分布情況，獲取每個局部音頻段的關(guān)鍵程度；

5、根據(jù)每次企業(yè)會議內(nèi)每個發(fā)言人對應(yīng)音頻段中的會議連接詞和會議關(guān)鍵詞的分布情況，獲取每次企業(yè)會議內(nèi)每個發(fā)言人的音頻重要程度；

6、根據(jù)每個局部音頻段內(nèi)每個發(fā)言人的音頻時長和音頻重要程度，對每個局部音頻段的關(guān)鍵程度進行修正，獲取每個局部音頻段的實際關(guān)鍵程度；

7、基于實際關(guān)鍵程度確定關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段，對關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段分別進行壓縮傳輸管理。

8、進一步地，所述關(guān)鍵程度的獲取方法為：

9、對于任一個局部音頻段，將該局部音頻段內(nèi)所出現(xiàn)的會議關(guān)鍵詞的數(shù)量與該局部音頻段內(nèi)所有構(gòu)成詞的數(shù)量的比值，作為該局部音頻段的關(guān)鍵詞概率；

10、將該局部音頻段內(nèi)所出現(xiàn)的會議關(guān)鍵詞種類的數(shù)量與所有會議關(guān)鍵詞種類的數(shù)量的比值，作為該局部音頻段的關(guān)鍵詞相關(guān)值；

11、根據(jù)該局部音頻段的關(guān)鍵詞概率和關(guān)鍵詞相關(guān)值，獲取該局部音頻段的關(guān)鍵程度；其中，關(guān)鍵詞概率和關(guān)鍵詞相關(guān)值均與關(guān)鍵程度為正相關(guān)關(guān)系。

12、進一步地，所述音頻重要程度的獲取方法為：

13、對于任一次企業(yè)會議的任一個發(fā)言人，根據(jù)該發(fā)言人對應(yīng)音頻段的關(guān)鍵詞相關(guān)值和該發(fā)言人對應(yīng)音頻段中會議連接詞的出現(xiàn)次數(shù)，獲取該發(fā)言人的音頻重要程度；其中，該發(fā)言人對應(yīng)音頻段的關(guān)鍵詞相關(guān)值和會議連接詞的出現(xiàn)次數(shù)均與音頻重要程度為正相關(guān)關(guān)系。

14、進一步地，所述實際關(guān)鍵程度的獲取方法為：

15、對于任一個局部音頻段，將該局部音頻段內(nèi)每個發(fā)言人的音頻時長在該局部音頻段內(nèi)的占比，作為每個發(fā)言人的第一特征值；

16、根據(jù)該局部音頻段內(nèi)每個發(fā)言人的第一特征值和音頻重要程度，獲取該局部音頻段內(nèi)每個發(fā)言人的重要權(quán)重；其中，第一特征值和音頻重要程度均與重要權(quán)重為正相關(guān)關(guān)系；

17、根據(jù)該局部音頻段內(nèi)每個發(fā)言人的重要權(quán)重和該局部音頻段的關(guān)鍵程度，獲取該局部音頻段的實際關(guān)鍵程度；其中，重要權(quán)重和關(guān)鍵程度均與實際關(guān)鍵程度為正相關(guān)關(guān)系。

18、進一步地，所述關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段的獲取方法為：

19、當(dāng)實際關(guān)鍵程度滿足預(yù)設(shè)的關(guān)鍵程度范圍時，將對應(yīng)局部音頻段作為關(guān)鍵局部音頻段；

20、當(dāng)實際關(guān)鍵程度不滿足預(yù)設(shè)的關(guān)鍵程度范圍時，將對應(yīng)局部音頻段作為非關(guān)鍵局部音頻段。

21、進一步地，所述基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法還包括：

22、對于任一個關(guān)鍵局部音頻段，當(dāng)該關(guān)鍵局部音頻段相鄰的局部音頻段為非關(guān)鍵局部音頻段時，將該關(guān)鍵局部音頻段相鄰的任一個非關(guān)鍵局部音頻段作為參考音頻段；

23、獲取在該關(guān)鍵局部音頻段和參考音頻段中均存在音頻的發(fā)言人，作為參考發(fā)言人；

24、根據(jù)每個參考發(fā)言人在該關(guān)鍵局部音頻段和參考音頻段中的音頻時長，獲取每個參考發(fā)言人的第二特征值；

25、根據(jù)每個參考發(fā)言人的第二特征值、該關(guān)鍵局部音頻段和參考音頻段之間的實際關(guān)鍵程度差異，獲取該關(guān)鍵局部音頻段和參考音頻段的連貫程度；其中，第二特征值與連貫程度為正相關(guān)關(guān)系，實際關(guān)鍵程度差異與連貫程度為負(fù)相關(guān)關(guān)系；

26、當(dāng)連貫程度滿足預(yù)設(shè)的連貫程度范圍時，將參考音頻段修改為關(guān)鍵局部音頻段。

27、進一步地，所述第二特征值的獲取方法為：

28、對于任一個參考發(fā)言人，獲取該參考發(fā)言人在該關(guān)鍵局部音頻段和參考音頻段中的所有音頻時長的累加時長，作為第一時長；

29、將該關(guān)鍵局部音頻段和參考音頻段對應(yīng)時長的累加結(jié)果，作為第二時長；

30、將第一時長與第二時長的比值，作為該參考發(fā)言人的第二特征值。

31、進一步地，所述對關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段分別進行壓縮傳輸管理的方法為：

32、將關(guān)鍵局部音頻段采用無損壓縮算法進行傳輸；

33、將非關(guān)鍵局部音頻段采用有損壓縮算法進行傳輸。

34、進一步地，所述會議關(guān)鍵詞和會議連接詞的獲取方法為：

35、通過人為設(shè)定每次企業(yè)會議音頻的會議關(guān)鍵詞和會議連接詞；其中，會議連接詞包括總結(jié)詞和緊急詞。

36、進一步地，通過stanford?corenlp自然語音處理工具獲取企業(yè)會議音頻中的構(gòu)成詞。

37、本發(fā)明具有如下有益效果：

38、將企業(yè)會議音頻劃分為預(yù)設(shè)時長的局部音頻段，有利于將企業(yè)會議音頻中重要的語音信息進行更完整的傳輸與保持；進而根據(jù)每個局部音頻段內(nèi)會議關(guān)鍵詞的分布情況，獲取每個局部音頻段的關(guān)鍵程度，初步判斷每個局部音頻段的重要程度，預(yù)測每個局部音頻段在傳輸過程中的壓縮情況；為了更準(zhǔn)確分析每個局部音頻段的重要程度，進一步根據(jù)每次企業(yè)會議內(nèi)每個發(fā)言人對應(yīng)音頻段中的會議連接詞和會議關(guān)鍵詞的分布情況，獲取每次企業(yè)會議內(nèi)每個發(fā)言人的音頻重要程度，確定每個發(fā)言人在企業(yè)會議中講話的重要程度，有利于后續(xù)對每個局部音頻段的關(guān)鍵程度進行準(zhǔn)確修改，準(zhǔn)確分析出每個局部音頻段內(nèi)的語音信息重要程度；進而根據(jù)每個局部音頻段內(nèi)每個發(fā)言人的音頻時長和音頻重要程度，對每個局部音頻段的關(guān)鍵程度進行修正，獲取每個局部音頻段的實際關(guān)鍵程度，準(zhǔn)確確定每個局部音頻段內(nèi)的語音信息重要程度，進而基于實際關(guān)鍵程度準(zhǔn)確確定出關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段，對關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段分別進行壓縮傳輸管理，將關(guān)鍵局部音頻段進行無損壓縮傳輸，將非關(guān)鍵局部音頻段進行有損壓縮傳輸，提高企業(yè)會議音頻傳輸?shù)男省⒐?jié)約傳輸企業(yè)會議音頻的資源，同時確保企業(yè)會議音頻中重要語音信息的完整性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述關(guān)鍵程度的獲取方法為：

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述音頻重要程度的獲取方法為：

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述實際關(guān)鍵程度的獲取方法為：

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段的獲取方法為：

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法還包括：

7.如權(quán)利要求6所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述第二特征值的獲取方法為：

8.如權(quán)利要求6所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述對關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段分別進行壓縮傳輸管理的方法為：

9.如權(quán)利要求1所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述會議關(guān)鍵詞和會議連接詞的獲取方法為：

10.如權(quán)利要求2所述的一種基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，通過stanford?corenlp自然語音處理工具獲取企業(yè)會議音頻中的構(gòu)成詞。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于語音分析的企業(yè)數(shù)據(jù)智能管理方法。該方法獲取企業(yè)會議音頻并劃分為局部音頻段；根據(jù)局部音頻段內(nèi)會議關(guān)鍵詞的分布，獲取局部音頻段的關(guān)鍵程度；根據(jù)發(fā)言人對應(yīng)音頻段中的會議連接詞和會議關(guān)鍵詞的分布，獲取發(fā)言人的音頻重要程度；根據(jù)局部音頻段內(nèi)發(fā)言人的音頻時長和音頻重要程度對關(guān)鍵程度進行修正，獲取實際關(guān)鍵程度，確定關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段，對企業(yè)會議音頻進行壓縮傳輸管理。本發(fā)明通過確定關(guān)鍵局部音頻段和非關(guān)鍵局部音頻段，進而對企業(yè)會議音頻分別進行壓縮傳輸管理，使得在傳輸過程中即確保企業(yè)會議關(guān)鍵信息的準(zhǔn)確性，又提高企業(yè)會議音頻傳輸?shù)男省?br/>
技術(shù)研發(fā)人員：李立,李恩惠
受保護的技術(shù)使用者：福州惠企信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10