【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及語音處理領域，尤其涉及一種基于大模型的客戶語音分析系統。
技術介紹
1、在人工智能和自然語言處理快速發展的背景下，語音分析技術已廣泛應用于智能客服、金融風控、情感計算、人機交互等多個領域。當前的語音分析系統主要依賴于自動語音識別技術，將語音數據轉換為文本數據，并進一步利用自然語言處理技術進行分析。這類方法雖然能夠對語音內容進行語義解析，但由于缺乏語音的非文本信息，如音調、語速、能量變化等，導致分析結果容易丟失關鍵信息，無法準確識別客戶的情感狀態、意圖表達以及潛在需求。此外，現有語音分析技術在處理多模態信息融合、模型微調以及知識管理方面也存在諸多挑戰，難以滿足高精度、高智能化的語音分析需求。
2、傳統的語音分析方法主要包括基于規則的語音分析和基于淺層機器學習的情感識別方法。基于規則的方法通常依賴于預設的語音特征參數，如音量、音調波動等，通過固定的邏輯規則對語音情感進行分類。這類方法在特定應用場景下可以獲得一定的效果，但由于規則的有限性，難以適應復雜多變的客戶語音場景，且在處理多種語音模式時缺乏泛化能力。基于淺層機器學習的方法，如支持向量機、隨機森林和傳統神經網絡等，通常依賴于人工提取的語音特征進行情感分類。盡管這類方法相較于基于規則的方法具有更好的數據驅動能力，但由于缺乏上下文理解能力，且無法結合文本信息，仍然存在嚴重的信息損失問題，難以對復雜的語音情境進行準確分析。
3、近年來，隨著深度學習和大模型的發展，基于端到端神經網絡的語音分析方法逐漸成為主流。例如，卷積神經網絡、長短時記憶網絡以及基
4、針對上述問題，星火認知大模型的引入為語音分析提供了新的可能性。星火認知大模型具備強大的跨模態學習能力，能夠同時處理文本、語音等多模態信息。然而，現有的模型微調方法在計算資源受限的情況下難以高效適配語音分析任務，傳統的全參數微調方法需要大量的計算資源，限制了大模型在企業級應用中的可行性。此外，現有的asr-nlp結合方案仍然存在語音信息丟失的問題，僅通過文本進行語義分析，無法準確捕捉客戶的真實情感。因此，如何基于星火認知大模型優化語音分析流程，實現語音和文本的深度融合，并降低模型微調的計算成本，成為當前亟需解決的技術難題。
技術實現思路
1、本專利技術的一個目的在于提出一種基于大模型的客戶語音分析系統，本專利技術通過引入改進量化低秩適配方法和適配器融合，對大模型進行高效微調，在降低計算需求的同時保持模型的高性能表達能力，采用多模態融合技術，將文本信息與語音數據特征相結合，實現更精準的語音情感分析和客戶意圖識別，引入上下文感知機制，利用歷史語音數據構建對話上下文信息，提高語音分析的準確度和一致性。
2、根據本專利技術實施例的一種基于大模型的客戶語音分析系統，包括：
3、語音數據采集與預處理模塊，用于采集客戶語音數據，并對客戶語音數據進行預處理；
4、語音識別模塊，用于對預處理后的客戶語音數據進行識別，生成文本數據；
5、特征融合模塊，用于提取文本數據的語義特征，并融合客戶語音數據特征，生成融合后的語音文本表示；
6、大模型微調模塊，用于對預訓練的星火認知大模型進行微調；
7、語義分析與情感識別模塊，用于對融合后的語音文本表示進行處理，提取語義信息，識別情感狀態，并生成分析結果；
8、對話上下文管理模塊，用于關聯客戶歷史語音數據，建立對話上下文信息，并更新語音分析結果。
9、可選的，模塊之間通過如下方法實現：
10、s1、采集客戶語音數據，并對客戶語音數據進行預處理；
11、s2、對預處理后的客戶語音數據進行識別，生成文本數據；
12、s3、提取文本數據的語義特征，并獲取客戶語音數據特征，生成融合后的語音文本表示；
13、s4、采用改進量化低秩適配方法和適配器融合方法對預訓練的星火認知大模型進行參數微調；
14、s5、利用星火認知大模型對融合后的語音文本表示進行處理，提取語義信息，識別情感狀態，并生成語音分析結果；
15、s6、關聯客戶歷史語音數據，建立對話上下文信息，更新語音分析結果。
16、可選的，所述客戶語音數據特征包括音調、頻率、能量和語速。
17、可選的，所述s4包括以下具體步驟：
18、s41、構建星火認知大模型的參數權重矩陣，對w進行低秩分解，采用動態低秩優化方法，對w進行最優秩計算，所述參數權重矩陣中的d表示維度：
19、；
20、其中，w表示參數權重矩陣，a表示低秩分解的左矩陣，為降維后的權重的一部分，，b表示低秩分解的右矩陣，負責恢復完整的權重信息，，r表示低秩維度，為減少后的參數規模，使用最小二乘誤差最小化方法優化：
21、；
22、其中，表示參數權重矩陣的第i行，表示的第i行，表示范數，d表示參數權重矩陣的維度，argmin表示使函數值最小化的變量值；
23、s42、采用4-bit量化對參數權重矩陣進行量化：
24、；
25、其中，表示量化后的參數權重矩陣，表示參數權重矩陣中的最小值，表示參數權重矩陣中的最大值，b表示量化比特數，round表示對數值進行四舍五入并取整；
26、s43、采用分組量化方法，對不同層的參數權重矩陣按照4-bit量化進行獨立量化，并對分組量化后的參數權重矩陣進行恢復：
27、；
28、；
29、其中，表示分組量化后的參數權重矩陣，quantize表示量化函數，為步驟s42的4-bit量化，表示第l層的參數權重矩陣，b表示量化比特數，表示反量化后的參數權重矩陣；
30、s44、采用誤差補償方法減少量化誤差影響，計算梯度調整，采用動態梯度調整策略，當誤差超過閾值時進行修正：
31、；
32、；
33、其中，g'表示校正后的梯度，g表示參數權重矩陣更新的梯度，表示反量化后的參數權重矩陣，表示誤差補償系數，表示誤差調整項，表示指示函數，當誤差超過閾值時觸發誤差修正，表示量化誤差閾值，d表示參數權重矩陣的維度，表示反量化后的參數權重矩陣；
34、s45、設輸入特征表示為，適配器層參數矩陣為，計算適配后特征表示：
35、；
36、其中，x'表示適配后的特征表示，x表示輸入特征表示本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，模塊之間通過如下方法實現：
3.根據權利要求2所述的一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，所述客戶語音數據特征包括音調、頻率、能量和語速。
4.根據權利要求2所述的一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，所述S4包括以下具體步驟：
5.根據權利要求3所述的一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，所述S5包括以下具體步驟：
【技術特征摘要】
1.一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，模塊之間通過如下方法實現：
3.根據權利要求2所述的一種基于大模型的客戶語音分析系統，其特征在于，所述客戶語...
【專利技術屬性】
技術研發人員：熊京萍，梁昌勇，鄭穎，衛海智，程燕林，
申請(專利權)人：合肥工業大學，
類型：發明
國別省市：
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