基于智能语音问答的法庭辅助方法、装置、设备和介质与流程

1.本公开涉及智慧法律领域，尤其涉及基于智能语音问答的法庭辅助方法、装置、设备和介质。


背景技术：

2.目前，法庭工作人员在处理法律事务时需要处理大量的文书和繁琐的法律问题。传统的法庭助手无法实时响应和解决法庭中遇到的问题，导致法庭工作效率低下，现有的语音助手在法律领域的应用仍然有待提高，不能满足实际需求。那么，如何提供一种智能法庭辅助方法，能够取代传统法庭助手且可以进行高效问答成为了当前首要解决的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于智能语音问答的法庭辅助方法、装置、电子设备和介质，以解决现有技术中如何提供一种智能法庭辅助方法，能够取代传统法庭助手且可以进行高效问答的问题。
4.本公开实施例的第一方面，提供了一种基于智能语音问答的法庭辅助方法，包括：确定目标提问人员；基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；控制播放设备播放上述目标回答。
5.本公开实施例的第二方面，提供了一种基于智能语音问答的法庭辅助装置，包括：人员确定单元，被配置成确定目标提问人员；问题确定单元，被配置成基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；处理单元，被配置成基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；播放单元，被配置成控制播放设备播放上述目标回答。
6.本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
7.本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
8.本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：首先，确定目标提问人员；其次，基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；然后，基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；最后，控制播放设备播放上述目标回答。本公开提供的方法首先确定目标提问人员，然后确定目标提问人员对应的待处理问题，基于以待处理问题和待处理问题对应的目标回答预先训练好的目标法律模型输出目标回答，进而利用播放设备将上述目标回答播放给目标提问人员。本公开基于采用深度学习模型训练成为目标法律模型，进而基于不断更新的法律知识库，为用户输出的法律问题的精准回复，且基于自然语言处理技术和语音识别技术以语音输入和语音输出的方式与用户交互，更便捷更高效，替代了传统的法庭助手，提高了法庭辅助工作的效率，节约了人力。
附图说明
9.为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
10.图1是根据本公开的一些实施例的基于智能语音问答的法庭辅助方法的一个应用场景的示意图；
11.图2是根据本公开的基于智能语音问答的法庭辅助方法的一些实施例的流程图；
12.图3是根据本公开的基于智能语音问答的法庭辅助装置的一些实施例的结构示意图；
13.图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
14.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
15.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
16.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
17.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
18.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
19.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
20.图1是根据本公开的一些实施例的基于智能语音问答的法庭辅助方法的一个应用场景的示意图。
21.在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以确定目标提问人员102。其次，计算设备101可以基于上述目标提问人员102的语音输入信息确定待处理问题103。然后，计算设备101可以基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题103得到目标回答104。最后，计算设备101可以控制播放设备播放上述目标回答，如附图标记105所示。
22.需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备101为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备101体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
23.应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
24.图2是根据本公开的基于智能语音问答的法庭辅助方法的一些实施例的流程图。图2的基于智能语音问答的法庭辅助方法可以由图1的计算设备101执行。如图2所示，该基于智能语音问答的法庭辅助方法包括：
25.步骤s201，确定目标提问人员。
26.在一些实施例中，基于智能语音问答的法庭辅助方法的执行主体可以通过以下步骤确定目标提问人员：
27.第一步、当检测到目标召唤词时，确定目标召唤词的发出人员；这里，目标召唤词是用于召唤智能法律机器人的，作为示例：目标召唤词可以是“我要提问”，当检测到目标召唤词时，基于摄像头以及声纹识别技术确定目标召唤词的发出人员。
28.第二步、基于语音交互确定上述发出人员是否需要解答问题；这里，控制智能法律机器人与上述召唤词的发出人员进行语音交互，确定召唤词的发出人员是否是需要解答问题。
29.第三步、当确定上述发出人员需要解答问题时，确定上述目标召唤词的发出人员为目标提问人员；这里，确定召唤词发出人员需要解答问题，将召唤词的发出人员确定为目标提问人员，这样，确定目标提问人员后，可以避免周围其他人员的声音影响智能法律机器人回复问题。
30.步骤s202，基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题。
31.在一些实施例中，基于智能语音问答的法庭辅助方法的执行主体可以通过以下步骤确定待处理问题：
32.第一步、采集上述目标提问人员的语音输入信息；这里，确定目标提问人员后，采集目标提问人员的语音输入信息；
33.第二步、基于语音识别技术将上述语音输入信息转换为文本数据；这里，采集到目标提问人员的语音输入信息后，基于语音识别技术将上述语音输入信息转换为文本数据；
34.第三步、基于上述文本数据确定待处理问题；这里，首先，基于上述文本数据填充上述问题槽位模板；进一步，问题槽位模板可以是待处理问题语句中的多个关键词，其次，确定上述问题槽位模板是否填充完成，具体的，基于文本数据填充后确定多个槽位是否全部填充；然后，当确定上述问题槽位模板填充完成，生成完整槽位；最后，基于上述完整槽位的内容确定待处理问题；具体的，确定好完整槽位后，将完整槽位的内容基于自然语言处理技术确定为待处理问题。
35.在一些实施例的一些可选的实现方式中，在确定上述问题槽位模板是否填充完成之后，上述方法还包括：首先，当确定上述问题槽位模板未填充完成，确定空白槽位；其次，基于上述空白槽位生成提问问题；最后，基于上述提问问题与上述目标提问人员进行语音交互填充上述空白槽位，生成完整槽位。这里，当问题槽位模板中的多个槽位没有全部被填充完成，基于未填充的槽位生成针对性询问语句作为提问问题，进而基于上述提问问题与上述目标提问人员进行多轮语音交互填充上述空白槽位。
36.步骤s203，基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答。
37.在一些实施例中，预训练的目标法律模型可以是深度学习模型，基于智能语音问答的法庭辅助方法的执行主体可以通过以下步骤得到目标回答：
38.第一步、基于预训练的目标法律模型从法律知识库中提取上述待处理问题对应的
相关法律知识；这里，设置法律知识库，上述法律知识库是不断更新的，以适应不断变化的法律法规。
39.第二步、基于自然语言处理技术将上述相关法律知识转换为初始目标回答；这里获取法律知识后，需将相关法律知识利用自然语言处理技术转换为自然语句，作为初始目标回答。
40.第三步、将上述初始目标回答转换为语音回答，作为目标回答；这里，上述初始目标回答为文字数据，将其转换为语音回答，作为目标回答。
41.需要说明的是，目标法律模型是基于以下步骤进行训练的：首先，获取训练样本集合，训练样本包括待处理问题和上述待处理问题对应的目标回答；其次，将上述训练样本集合中的待处理问题作为输入，将与输入的待处理问题对应的目标回答作为期望输出，训练得到目标法律模型。这里，分别以待处理问题作为输入，与输入的待处理问题对应的目标回答作为期望输出训练初始模型得到目标法律模型。
42.步骤s204，控制播放设备播放上述目标回答。
43.在一些实施例中，得到目标回答后，通过播放设备播放上述目标回答。
44.本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：首先，确定目标提问人员；其次，基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；然后，基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；最后，控制播放设备播放上述目标回答。本公开提供的方法首先确定目标提问人员，然后确定目标提问人员对应的待处理问题，基于以待处理问题和待处理问题对应的目标回答预先训练好的目标法律模型输出目标回答，进而利用播放设备将上述目标回答播放给目标提问人员。本公开基于采用深度学习模型训练成为目标法律模型，进而基于不断更新的法律知识库，为用户输出的法律问题的精准回复，且基于自然语言处理技术和语音识别技术以语音输入和语音输出的方式与用户交互，更便捷更高效，替代了传统的法庭助手，提高了法庭辅助工作的效率，节约了人力。
45.上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本技术的可选实施例，在此不再一一赘述。
46.下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
47.图3是根据本公开的基于智能语音问答的法庭辅助装置的一些实施例的结构示意图。如图3所示，该基于智能语音问答的法庭辅助装置包括：人员确定单元301、问题确定单元302、处理单元303和播放单元304。其中，人员确定单元301，被配置成确定目标提问人员；问题确定单元302，被配置成基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；处理单元303，被配置成基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；播放单元304，被配置成控制播放设备播放上述目标回答。
48.在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于智能语音问答的法庭辅助装置的人员确定单元301被进一步配置成：当检测到目标召唤词时，确定目标召唤词的发出人员；基于语音交互确定上述发出人员是否需要解答问题；当确定上述发出人员需要解答问题时，确定上述目标召唤词的发出人员为目标提问人员。
49.在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于智能语音问答的法庭辅助装置的问题确定单元302被进一步配置成：采集上述目标提问人员的语音输入信息；基于语音识别技
术将上述语音输入信息转换为文本数据；基于上述文本数据确定待处理问题。
50.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述基于上述文本数据确定待处理问题，包括：基于上述文本数据填充上述问题槽位模板；确定上述问题槽位模板是否填充完成；当确定上述问题槽位模板填充完成，生成完整槽位；基于上述完整槽位的内容确定待处理问题。
51.在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于智能语音问答的法庭辅助装置的问题确定单元302被进一步配置成：当确定上述问题槽位模板未填充完成，确定空白槽位；基于上述空白槽位生成提问问题；基于上述提问问题与上述目标提问人员进行语音交互填充上述空白槽位，生成完整槽位。
52.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述目标法律模型的训练过程，包括：获取训练样本集合，训练样本包括待处理问题和上述待处理问题对应的目标回答；将上述训练样本集合中的待处理问题作为输入，将与输入的待处理问题对应的目标回答作为期望输出，训练得到目标法律模型。
53.在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于智能语音问答的法庭辅助装置的处理单元303被进一步配置成：基于预训练的目标法律模型从法律知识库中提取上述待处理问题对应的相关法律知识；基于自然语言处理技术将上述相关法律知识转换为初始目标回答；将上述初始目标回答转换为语音回答，作为目标回答。
54.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。
55.下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)400的结构示意图。图4示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
56.如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
57.通常，以下装置可以连接至i/o接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
58.特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从
存储装置408被安装，或者从rom 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
59.需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
60.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
61.上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：确定目标提问人员；基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；控制播放设备播放上述目标回答。
62.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在客户计算机上执行、部分地在客户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在客户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到客户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
63.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标
注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
64.描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括人员确定单元、问题确定单元、处理单元和播放单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，确人员确定单元还可以被描述为“确定目标提问人员的单元”。
65.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
66.以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，包括：确定目标提问人员；基于所述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；基于预训练的目标法律模型处理所述待处理问题得到目标回答；控制播放设备播放所述目标回答。2.如权利要求1所述的基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，所述确定目标提问人员，包括：当检测到目标召唤词时，确定目标召唤词的发出人员；基于语音交互确定所述发出人员是否需要解答问题；当确定所述发出人员需要解答问题时，确定所述目标召唤词的发出人员为目标提问人员。3.如权利要求1所述的基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，所述基于所述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题，包括：采集所述目标提问人员的语音输入信息；基于语音识别技术将所述语音输入信息转换为文本数据；基于所述文本数据确定待处理问题。4.如权利要求3所述的基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，所述基于所述文本数据确定待处理问题，包括：基于所述文本数据填充所述问题槽位模板；确定所述问题槽位模板是否填充完成；当确定所述问题槽位模板填充完成，生成完整槽位；基于所述完整槽位的内容确定待处理问题。5.如权利要求4所述的基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，在确定所述问题槽位模板是否填充完成之后，所述方法还包括：当确定所述问题槽位模板未填充完成，确定空白槽位；基于所述空白槽位生成提问问题；基于所述提问问题与所述目标提问人员进行语音交互填充所述空白槽位，生成完整槽位。6.如权利要求1所述的基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，所述目标法律模型的训练过程，包括：获取训练样本集合，训练样本包括待处理问题和所述待处理问题对应的目标回答；将所述训练样本集合中的待处理问题作为输入，将与输入的待处理问题对应的目标回答作为期望输出，训练得到目标法律模型。7.如权利要求6所述的基于智能语音问答的法庭辅助方法，其特征在于，所述基于预训练的目标法律模型处理所述待处理问题得到目标回答，包括：基于预训练的目标法律模型从法律知识库中提取所述待处理问题对应的相关法律知识；基于自然语言处理技术将所述相关法律知识转换为初始目标回答；将所述初始目标回答转换为语音回答，作为目标回答。
8.一种基于智能语音问答的法庭辅助装置，其特征在于，包括：人员确定单元，被配置成确定目标提问人员；问题确定单元，被配置成基于所述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；处理单元，被配置成基于预训练的目标法律模型处理所述待处理问题得到目标回答；播放单元，被配置成控制播放设备播放所述目标回答。9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及智慧法律领域，提供了一种基于智能语音问答的法庭辅助方法、装置、设备和介质。该方法包括：确定目标提问人员；基于上述目标提问人员的语音输入信息确定待处理问题；基于预训练的目标法律模型处理上述待处理问题得到目标回答；控制播放设备播放上述目标回答。该实施方式替代了传统的法庭助手，提高了法庭辅助工作的效率，节约了人力。节约了人力。节约了人力。


技术研发人员：王洪贺 支涛
受保护的技术使用者：河南云迹智能技术有限公司
技术研发日：2023.05.05
技术公布日：2023/8/1