摘要
本发明公开了一种基于语音识别的客户侧风险分析方法包括，通过获取设备端传感器的接收数据、语音交互背景信息和语音信号，进行混合采样并生成多维特征向量；基于支持向量机模型，以历史场景数据为训练数据，对多维特征向量进行分类，得到场景类别和场景置信度；同时，提取语音信号的声学特征及历史语音行为，构建语音风险因子，综合计算总风险评分，并通过动态阈值函数进行风险评分判断；根据判断结果，选择检查语音风险因子或重新生成多维特征向量，从而实现客户侧风险的精准分析；本发明通过特征融合与分类优化，有效提高了风险分析的准确性和实时性，适用于复杂语音交互场景中的客户风险管理。
