居家护理的违规行为取证方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本申请涉及居家护理技术领域，特别是涉及一种居家护理的违规行为取证方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

长期护理保险是指对那些因残疾或身患慢性病导致生活无法自理并需要接受长时间护理的人员，所发生的养护支出进行现金给付或服务供应的一种健康险，其中，居家护理服务即为长期护理保险可提供的服务之一。

居家护理是指以家庭为核心，为居住在家的有需求的人员(服务对象)提供以解决日常生活困难为主要内容的护理服务。居家护理的服务内容包括生活照料、医疗服务以及精神关爱服务等，主要形式为由经过专业培训的服务人员上门为服务对象开展照料服务。

然而，在服务执行时可能会存在违规行为，例如，在实际服务并未提供的情形下服务对象和服务人员却签字确认服务已经完成，以获取该服务所对应的护理补贴的骗保行为；服务人员在提供服务的过程中诱导服务对象购买理财产品或其它保险产品的诈骗行为。由于在服务的执行过程中并不能有效的对服务过程进行监督，因此对上述居家护理的违规行为取证较为困难。

发明内容

基于此，有必要针对居家护理的违规行为取证较为困难的技术问题，提供一种居家护理的违规行为取证方法、装置、设备和存储介质。

一种居家护理的违规行为取证方法，应用于居家护理终端，所述方法包括：

在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；

通过语音识别模型对所述声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；

将所述识别关键词发送至居家护理服务器；

接收所述居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；

若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

在一个实施例中，所述违规行为包括骗保行为和/或诈骗行为，所述方法还包括：

若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在骗保行为，则取消当前正在进行的所述居家护理服务所对应的服务订单，确定所取消的服务订单为违规订单。

若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在诈骗行为，则生成诈骗预警信息，根据所述诈骗预警信息进行语音提示。

一种居家护理的违规行为鉴别方法，应用于居家护理服务器，所述方法包括：

接收居家护理终端发送的识别关键词；所述识别关键词是所述居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别所得到的；所述声音数据是在进行居家护理服务过程中所产生的；

根据所述识别关键词确定所述居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；

将所述违规行为鉴别结果发送至所述居家护理终端。

在一个实施例中，所述根据所述识别关键词确定所述居家护理服务的违规行为，包括：

判断所述识别关键词是否为骗保关键词；

若是，则确定所述居家护理服务存在骗保行为；

若否，则判断所述识别关键词是否为诱导关键词；

若所述识别关键词为诱导关键词，则确定所述居家护理服务存在诈骗行为。

在一个实施例中，所述方法还包括：

获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本；

获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本；所述骗保关键词语音是关于所述骗保关键词的语音，所述诱导关键词语音是关于所述诱导关键词的语音；

将所述音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型；

通过所述文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型；

将训练后的所述声学模型和所述语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型；

将所述语音识别模型发送至各居家护理终端。

一种居家护理的违规行为取证装置，所述装置包括：

声音数据采集模块，用于在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；

关键词识别模块，用于通过语音识别模型对所述声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；

发送模块，用于将所述识别关键词发送至居家护理服务器；

鉴别结果接收模块，用于接收所述居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；

声音录制模块，用于若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

在一个实施例中，所述违规行为包括骗保行为和/或诈骗行为，所述装置还包括：

服务订单取消模块，用于若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在骗保行为，则取消当前正在进行的所述居家护理服务所对应的服务订单；

违规订单确定模块，用于确定所取消的服务订单为违规订单；

诈骗预警信息生成模块，用于若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在诈骗行为，则生成诈骗预警信息；

语音提示模块，用于根据所述诈骗预警信息进行语音提示。

一种居家护理的违规行为鉴别装置，所述装置包括：

识别关键词接收模块，用于接收居家护理终端发送的识别关键词；所述识别关键词是所述居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别所得到的；所述声音数据是在进行居家护理服务过程中所产生的；

违规行为鉴别模块，用于根据所述识别关键词确定所述居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；

鉴别结果发送模块，用于将所述违规行为鉴别结果发送至所述居家护理终端。

在一个实施例中，所述违规行为鉴别模块还用于：

判断所述识别关键词是否为骗保关键词；

若是，则确定所述居家护理服务存在骗保行为；

若否，则判断所述识别关键词是否为诱导关键词；

若所述识别关键词为诱导关键词，则确定所述居家护理服务存在诈骗行为。

在一个实施例中，所述装置还包括：

训练样本获取模块，用于获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本；获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本；所述骗保关键词语音是关于所述骗保关键词的语音，所述诱导关键词语音是关于所述诱导关键词的语音；

声学模型训练模块，用于将所述音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型；

语言模型训练模块，用于通过所述文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型；

语音识别模型确定模块，用于将训练后的所述声学模型和所述语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型；

模型发送模块，用于将所述语音识别模型发送至各居家护理终端。

一种居家护理的违规行为鉴别系统，所述系统包括：

居家护理终端，用于在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；通过语音识别模型对所述声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；将所述识别关键词发送至居家护理服务器；

所述居家护理服务器，用于接收所述居家护理终端发送的识别关键词；根据所述识别关键词确定所述居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；将所述违规行为鉴别结果发送至所述居家护理终端；

所述居家护理终端，还用于接收所述居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；若根据所述违规行为鉴别结果确定所述居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

上述居家护理的违规行为取证方法、装置、设备和存储介质，在进行居家护理服务过程时，实时采集声音数据，通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，并将识别得到识别关键词发送至居家护理服务器，接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果，从而当存在违规行为时，录制预设时长的取证声音数据以进行取证，使得居家护理服务监督方可以根据该取证声音数据对居家护理的违规行为进行处理，提高了居家护理服务监督的有效性。

附图说明

图1为一个实施例中居家护理的违规行为取证方法的应用环境图；

图2为一个实施例中居家护理的违规行为取证方法的流程示意图；

图3为一个实施例中居家护理的违规行为鉴别方法的流程示意图；

图4为另一个实施例中居家护理的违规行为取证方法的流程示意图；

图5为一个实施例中居家护理的违规行为取证装置的结构框图；

图6为一个实施例中居家护理的违规行为鉴别装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的居家护理的违规行为取证方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，居家护理终端102与居家护理服务器104通过网络进行通信。居家护理终端102包括服务主机102a和麦克盒子102b，服务人员执行服务订单对应的居家护理服务时，可以将麦克盒子102b佩戴在自己身上，服务主机102a放在服务对象旁边，当麦克盒子102b开启时，麦克盒子102b与服务主机102a可以通过网络连接，麦克盒子102b和服务主机102a上均设置有麦克风阵列，麦克盒子102b和服务主机102a可以通过麦克风阵列对居家护理服务执行过程中所产生的语音进行采集，以上述居家护理的违规行为取证方法应用于居家护理终端102为例，在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；将识别关键词发送至居家护理服务器；接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。其中，居家护理终端102可以但不限于是各种便携式设备，居家护理服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种居家护理的违规行为取证方法，以该方法应用于图1中的居家护理终端为例进行说明，包括以下步骤：

S202，在进行居家护理服务过程中，采集声音数据。

其中，进行居家护理服务是指居家护理人员到服务对象家中为服务对象提供以解决日常生活困难为主要内容的护理服务，居家护理服务过程可以是服务人员在到达服务对象的家中以后，通过居家护理终端的服务主机选中该服务对象对应的服务订单，并触发开始按钮，然后服务主机基于该服务订单的服务时长开始倒计时，服务主机开始倒计时至倒计时结束的这一段时间即为进行居家护理服务的时间。

在一个实施例中，服务人员将居家护理终端的麦克盒子佩戴在自己身上，居家护理终端的服务主机放在服务对象旁边，麦克盒子处于打开状态，且麦克盒子与服务主机之间已建立通信连接，麦克盒子和服务主机上均设置有麦克风阵列。在服务主机倒计时开始后，服务人员开始进行与服务对象的服务订单对应的居家护理服务，在进行居家护理服务过程中，服务人员和服务对象均可以讲话，此时可以通过居家护理终端的麦克盒子或服务主机采集服务人员和服务对象讲话时所产生的声音数据。

在一个实施例中，麦克盒子在采集到声音数据之后，通过与服务主机之间所建立的通信连接，实时将所采集的声音数据传输到服务主机，以便服务主机能够对所采集的声音数据进行关键词识别。

在一个实施例中，若麦克盒子未打开、或麦克盒子已打开但未接入网络，即麦克盒子处于不能工作的状态，则在进行居家护理服务过程中，仅通过服务主机采集声音数据。

在一个实施例中，若麦克盒子已打开且已接入网络，但未与服务主机之间未建立通信连接，则在进行居家护理服务过程中，麦克盒子也能采集声音数据，但在采集声音数据之后，麦克盒子可以直接将声音数据发送至居家护理服务器，以便居家护理服务器对该声音数据进行关键字识别，进而对居家护理服务过程中是否存在违规行为进行鉴别。

S204，通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词。

其中，语音识别模型是将输入的声音数据转化为语言文字的模型，可以是基于动态时间规整、隐式马尔可夫模型以及人工神经网络等算法的语音识别模型，具体可以是基于Kaldi框架的关键词识别模型(Kaldi是一个开源语音识别工具包)，主要包括声学模型和语言模型，声学模型是给输入的声音信号计算出源于某个声学符号的概率，相当于是把声音转化为声学符号的表示输出。音素就是一种声学符号，它是每种语言最基本的组成单位，定义清晰而且数量有限，而词组则是由多个音素的连续发音组成的。语言模型通过从训练语音集中学习词与词之间的特征关系，以此来估计词序列的概率。

在一个实施例中，语音识别模型是居家护理服务器预先根据训练样本进行训练所得的训练后的语音识别模型，居家护理服务器在得到训练后的语音识别模型后，将该训练后的语音识别模型发送至各居家护理终端的服务主机进行保存，居家护理终端在得到采集的声音数据之后，可以直接利用服务主机所存储的语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别，得到识别关键词。

在一个实施例中，居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别，主要包括以下步骤：首先对所采集的声音数据进行端点检测，区分语音信号和非语音信号，并提取出语音信号，然后根据语音信号提取出声学特征，并结合语音识别模型的声学模型和语言模型对提取的声学特征进行解码、建立索引、关键词搜索、置信度评价等操作，从而在置信度评分分值大于预设阈值时输出识别关键词。

S206，将识别关键词发送至居家护理服务器。

S208，接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果。

其中，违规行为鉴别结果包括存在违规行为或不存在违规行为，当存在违规行为时，违规行为鉴别结果还可以包括具体的违规行为，具体的违规行为可以是骗保行为或诈骗行为，骗保行为是在实际服务并未提供的情形下服务对象和服务人员却签字确认服务已经完成，以获取该服务所对应的护理补贴的行为；诈骗行为是服务人员在提供服务的过程中诱导服务对象购买理财产品或其它保险产品的行为。

在一个实施例中，居家护理终端在通过语音识别模型对声音数据进行识别得到识别关键词之后，直接将识别关键词发送至居家护理服务器，以便居家护理服务器在接收到识别关键词之后，根据识别关键词对该居家护理终端所对应的、正在进行的居家护理服务过程中是否存在违规行为进行鉴别，得到鉴别结果，并将该鉴别结果发送至该居家护理终端，居家护理终端接收居家护理服务器所返回的违规行为鉴别结果。

S210，若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

其中，取证声音数据是用于对违规行为进行取证的声音数据，具体是在确定所进行的居家护理服务存在违规行为之后，通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子录制预设时长的声音数据，预设时长可以是预先根据取证需求所设置的录制时长。

S212，将取证声音数据发送至居家护理服务器。

在一个实施例中，居家护理终端在接收到居家护理服务器所返回的违规行为鉴别结果之后，根据该违规行为鉴别结果确定居家护理服务是否存在违规行为，若存在违规行为，则通过服务主机或麦克盒子录制预设时长的取证声音数据，并将该取证声音数据发送至居家护理服务器，居家护理服务器在接收到该取证声音数据之后，对该取证声音数据进行保存，以便居家护理服务监督方可以根据该取证声音数据对居家护理的违规行为进行处理。

在一个实施例中，居家护理终端在接收到居家护理服务器所返回的违规行为鉴别结果之后，根据该违规行为鉴别结果确定居家护理服务是否存在违规行为，若不存在违规行为，则继续执行S202。

上述实施例中，在进行居家护理服务过程时，居家护理终端通过服务主机或麦克盒子实时采集声音数据，通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，并将识别得到识别关键词发送至居家护理服务器，接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果，从而当存在违规行为时，录制预设时长的取证声音数据以进行取证，并将取证声音数据发送至居家护理服务器，使得居家护理服务监督方可以根据该取证声音数据对居家护理的违规行为进行处理。

在一个实施例中，居家护理终端根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为之后，还可以进一步根据该违规行为鉴别结果确定具体的违规行为，若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在骗保行为，则在采集预设时长的取证声音数据之后，取消当前正在进行的居家护理服务所对应的服务订单，并确定所取消的服务订单为违规订单。

上述实施例中，居家护理终端在确定居家护理服务存在骗保行为时，取消当前正在进行的居家护理服务所对应的服务订单，确定所取消的服务订单为违规订单，从而可以减少存在骗保行为的违规订单对居家护理服务支付方所造成的损失。

在一个实施例中，居家护理终端根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为之后，还可以进一步根据该违规行为鉴别结果确定具体的违规行为，若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在诈骗行为，则在采集预设时长的取证声音数据之后，根据所确定的居家护理服务存在诈骗行为生成诈骗预警信息，并根据诈骗预警信息进行语音提示，例如生成的诈骗预警信息为“讲话内容涉及敏感内容，请小心诈骗”，并通过服务主机对该诈骗信息进行语音播报，以提示服务对象预防服务人员的诈骗行为。

上述实施例中，居家护理终端在确定居家护理服务过程中存在诈骗行为时，生成诈骗预警信息，根据诈骗预警信息进行语音提示，从而实现对服务对象进行诈骗预警提示，从而避免服务对象的利益受到损失。

在一个实施例中，如图3所示，还提供了一种居家护理的违规行为鉴别方法，以该方法应用于图1中的居家护理服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S302，接收居家护理终端发送的识别关键词。

其中，识别关键词是居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别所得到的，声音数据是在进行居家护理服务过程中，对服务人员和服务对象讲话产生的声音进行采集所得到的数据。

在一个实施例中，居家护理终端在进行居家护理服务过程中，通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据，并通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词，然后将得到的识别关键词发送至居家护理服务器，居家护理服务器接收该居家护理终端所发送的识别关键词，以便根据该识别关键词对居家护理服务过程中的违规行为进行鉴别。

S304，根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果。

在一个实施例中，居家护理服务器中存储有违规关键词词库，该违规关键词词库包含有多个违规关键词，居家护理服务器在接收到居家护理终端所发送的识别关键词之后，计算识别关键词与各违规关键词之间的第一语义相似度，若存在第一语义相似度大于第一相似度阈值的违规关键词，则确定居家护理服务存在违规行为，得到违规行为鉴别结果。

在一个实施例中，违规关键词词库中的违规关键词还可以按类进行划分，例如划分为骗保关键词和诈骗关键词，若违规关键词为“直接确认”、“不用做”、“直接评价”、“投资”、“理财”、“找我买”、“找你买”，则可以将“直接确认”、“不用做”、“直接评价”确定为骗保关键词，将“投资”、“理财”、“找我买”、“找你买”确定为诈骗关键词，居家护理服器在接收到识别关键词之后，可以直接判断识别关键词是否为骗保关键词，若是，则确定居家护理服务存在骗保行为，若否，则判断识别关键词是否为诱导关键词，若识别关键词为诱导关键词，则确定居家护理服务存在诈骗行为。

在一个实施例中，居家护理服务器还存储有服务关键词词库，服务关键词词库中包含有多个服务关键词，居家护理服务器在接收到居家护理终端所发送的识别关键词之后，计算识别关键词与各违规关键词之间的第一语义相似度，若不存在第一语义相似度大于第一相似度阈值的违规关键词，则居家护理服务器获取居家护理服务的服务订单所对应的服务关键词，并计算识别关键词与所获取的各服务关键词对应的第二语义相似度，若存在第二语义相似度大于第二相似度阈值的服务关键词，则确定居家护理服务不存在违规行为，得到违规行为鉴别结果；若不存在第二语义相似度大于第二相似度阈值的服务关键词，则确定居家护理服务存在违规行为，得到违规行为鉴别结果。

对上述实施例进行举例说明。例如，违规关键词为“直接确认”、“不用做”、“直接评价”、“投资”、“理财”、“找我买”、“找你买”，居家护理服务对应的服务订单中所记录的服务内容为按摩、辅助进食，即服务关键词为“按摩”、“辅助进食”，若识别关键词为“不用干”，则分别计算“不用干”与各违规关键词的第一语音相似度，从而确定出存在第一语义相似度大于第一相似度阈值的违规关键词“不用做”，即确定出居家护理服务存在违规行为；若识别关键词为“喂饭”，则分别计算“喂饭”与各违规关键词的第一语义相似度，从而确定出不存在第一语义相似度大于第一相似度阈值的违规关键词，然后再计算“喂饭”与各服务关键词之间的第二语义相似度，从而确定出存在第二语义相似度大于第二相似度阈值的服务关键词“辅助进食”，则确定居家护理服务不存在违规行为；若识别关键词为“打扫”，则可以确定出既不存在第一语义相似度大于第一相似度阈值的违规关键词，也不存在第二语义相似度大于第二相似度阈值的服务关键词，从而确定该识别关键词所对应的实际居家护理服务与服务订单所要求的居家护理服务不一致，则确定居家护理服务存在违规行为。

S306，将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端。

在一个实施例中，居家护理终端在根据识别关键词得到违规行为鉴别结果之后，将该违规行为鉴别结果发送至对应的居家护理终端，以便居家护理终端根据该违规行为鉴别结果进行相应操作。

上述实施例中，居家护理服务器通过接收居家护理终端发送的识别关键词，根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果，从而实现准确地鉴别居家护理服务过程中所存在的违规行为，通过将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端，使得在存在违规行为时，居家护理终端可以对违规行为及时进行取证，从而使得居家护理服务监督方可以根据该取证声音数据对居家护理的违规行为进行处理，提高了居家护理服务监督的有效性。

在一个实施例中，居家护理服务器在接收居家护理终端所发送的识别关键词之前，还可以对语音识别模型进行训练，得到训练后的语音识别模型，并将该训练后的语音识别模型发送至居家护理终端，以便居家护理终端通过该语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别，得到识别关键词。其中居家护理服务器对语音识别模型进行训练，得到训练后的语音识别模型具体可以包括以下步骤：获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本，获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本，骗保关键词语音是关于骗保关键词的语音，诱导关键词语音是关于诱导关键词的语音，将音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型，通过文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型，将训练后的声学模型和训练后的语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型。

上述实施例中，居家护理服务器通过获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本，获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本，并将音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型，通过文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型，将训练后的声学模型和训练后的语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型，从而得到识别准确率较高的语音识别模型，提高了居家护理服务过程中违规行为的鉴别准确度，提高了居家护理服务监督的准确性。

在一个实施例中，如图4所示，还提供了一种居家护理的违规行为取证方法，以该方法应用于图1中的应用环境为例进行说明，包括以下步骤：

S402，在进行居家护理服务过程中，采集声音数据。

S404，居家护理终端通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词，并将识别关键词发送至居家护理服务器。

S406，居家护理服务器接收居家护理终端发送的识别关键词，根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果，并将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端。

S408，居家护理终端接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果，并根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务是否存在违规行为，若是，则录制预设时长的取证声音数据；并将取证声音数据发送至居家护理服务器。

S410，居家护理服务器接收并保存居家护理终端发送的取证声音数据。

应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种居家护理的违规行为取证装置，包括：声音数据采集模块502、关键词识别模块504、发送模块506、鉴别结果接收模块508和声音录制模块510，其中：

声音数据采集模块502，用于在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；

关键词识别模块504，用于通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；

发送模块506，用于将识别关键词发送至居家护理服务器；

鉴别结果接收模块508，用于接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；

声音录制模块510，用于若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

上述实施例中，在进行居家护理服务过程时，居家护理终端通过服务主机或麦克盒子实时采集声音数据，通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，并将识别得到识别关键词发送至居家护理服务器，接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果，从而当存在违规行为时，录制预设时长的取证声音数据以进行取证，使得居家护理服务监督方可以根据该取证声音数据对居家护理的违规行为进行处理。

在一个实施例中，违规行为包括骗保行为，装置还包括：

服务订单取消模块，用于若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在骗保行为，则取消当前正在进行的居家护理服务所对应的服务订单；

违规订单确定模块，用于确定所取消的服务订单为违规订单。

上述实施例中，居家护理终端在确定居家护理服务存在骗保行为时，取消当前正在进行的居家护理服务所对应的服务订单，确定所取消的服务订单为违规订单，从而可以减少存在骗保行为的违规订单对居家护理服务支付方所造成的损失。

在一个实施例中，违规行为还包括诈骗行为，装置还包括：

诈骗预警信息生成模块，用于若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在诈骗行为，则生成诈骗预警信息；

语音提示模块，用于根据诈骗预警信息进行语音提示。

上述实施例中，居家护理终端在确定居家护理服务存在诈骗行为时，生成诈骗预警信息，根据诈骗预警信息进行语音提示，从而实现对服务对象进行粘片预警提示，从而避免服务对象的利益受到损失。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种居家护理的违规行为鉴别装置，包括：识别关键词接收模块602、违规行为鉴别模块604和鉴别结果发送模块606，其中：

识别关键词接收模块602，用于接收居家护理终端发送的识别关键词；识别关键词是居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别所得到的；声音数据是在进行居家护理服务过程中所产生的；

违规行为鉴别模块604，用于根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；

鉴别结果发送模块606，用于将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端。

在一个实施例中，违规行为鉴别模块还用于：

判断识别关键词是否为骗保关键词；

若是，则确定居家护理服务存在骗保行为；

若否，则判断识别关键词是否为诱导关键词；

若识别关键词为诱导关键词，则确定居家护理服务存在诈骗行为。

上述实施例中，居家护理服务器通过接收居家护理终端发送的识别关键词，根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果，从而实现准确地鉴别居家护理服务过程中所存在的违规行为，通过将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端，使得在存在违规行为时，居家护理终端可以对违规行为及时进行取证，从而使得居家护理服务监督方可以根据该取证声音数据对居家护理的违规行为进行处理，提高了居家护理服务监督的有效性。

在一个实施例中，装置还包括：

训练样本获取模块，用于获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本；获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本；骗保关键词语音是关于骗保关键词的语音，诱导关键词语音是关于诱导关键词的语音；

声学模型训练模块，用于将音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型；

语言模型训练模块，用于通过文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型；

语音识别模型确定模块，用于将训练后的声学模型和语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型；

模型发送模块，用于将所述语音识别模型发送至各居家护理终端。

上述实施例中，居家护理服务器通过获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本，获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本，并将音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型，通过文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型，将训练后的声学模型和训练后的语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型，从而得到识别准确率较高的语音识别模型，提高了居家护理服务过程中违规行为的鉴别准确度，提高了居家护理服务监督的准确性。

一种居家护理的违规行为鉴别系统，该系统包括：

居家护理终端，用于在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；将识别关键词发送至居家护理服务器；

居家护理服务器，用于接收居家护理终端发送的识别关键词；根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端；

居家护理终端，还用于接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

关于居家护理的违规行为取证装置的具体限定可以参见上文中对于居家护理的违规行为取证方法的限定，关于居家护理的违规行为鉴别装置的具体限定可以参见上文中对于居家护理的违规行为鉴别方法的限定，在此不再赘述。上述居家护理的违规行为取证装置和居家护理的违规行为鉴别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种居家护理的违规行为取证方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储违规关键词、取证声音数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种居家护理的违规行为鉴别方法。

本领域技术人员可以理解，图7或图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下的步骤：在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；将识别关键词发送至居家护理服务器；接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

在一个实施例中，违规行为包括骗保行为和/或诈骗行为，计算机程序被处理器执行时，使得处理器还执行以下步骤：若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在骗保行为，则取消当前正在进行的居家护理服务所对应的服务订单；确定所取消的服务订单为违规订单；若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在诈骗行为，则生成诈骗预警信息；根据诈骗预警信息进行语音提示。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下的步骤：接收居家护理终端发送的识别关键词；识别关键词是居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别所得到的；声音数据是在进行居家护理服务过程中所产生的；根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：判断识别关键词是否为骗保关键词；若是，则确定居家护理服务存在骗保行为；若否，则判断识别关键词是否为诱导关键词；若识别关键词为诱导关键词，则确定居家护理服务存在诈骗行为。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器还执行以下步骤：获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本；获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本；骗保关键词语音是关于骗保关键词的语音，诱导关键词语音是关于诱导关键词的语音；将音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型；通过文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型；将训练后的声学模型和语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型；将语音识别模型发送至各居家护理终端。

在一个实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下的步骤：在进行居家护理服务过程中，采集声音数据；通过语音识别模型对声音数据进行关键词识别，得到识别关键词；将识别关键词发送至居家护理服务器；接收居家护理服务器返回的违规行为鉴别结果；若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在违规行为，则录制预设时长的取证声音数据。

在一个实施例中，违规行为包括骗保行为和/或诈骗行为，计算机程序被处理器执行时，使得处理器还执行以下步骤：若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在骗保行为，则取消当前正在进行的居家护理服务所对应的服务订单；确定所取消的服务订单为违规订单；若根据违规行为鉴别结果确定居家护理服务存在诈骗行为，则生成诈骗预警信息；根据诈骗预警信息进行语音提示。

在一个实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下的步骤：接收居家护理终端发送的识别关键词；识别关键词是居家护理终端通过语音识别模型对所采集的声音数据进行关键词识别所得到的；声音数据是在进行居家护理服务过程中所产生的；根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为，得到违规行为鉴别结果；将违规行为鉴别结果发送至居家护理终端。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据识别关键词确定居家护理服务的违规行为的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：判断识别关键词是否为骗保关键词；若是，则确定居家护理服务存在骗保行为；若否，则判断识别关键词是否为诱导关键词；若识别关键词为诱导关键词，则确定居家护理服务存在诈骗行为。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器还执行以下步骤：获取包含骗保关键词语音和诱导关键词语音的音频样本；获取包含骗保关键词和诱导关键词的文本样本；骗保关键词语音是关于骗保关键词的语音，诱导关键词语音是关于诱导关键词的语音；将音频样本输入声学模型中训练，得到训练后的声学模型；通过文本样本对语言模型进行训练，得到训练后的语言模型；将训练后的声学模型和语言模型作为进行关键词识别的语音识别模型；将语音识别模型发送至各居家护理终端。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。