[發明專利]一種語音識別的方法和裝置

有效

• 申請號: 201710065885.7
• 申請日: 2017-02-06
• 公開（公告）號: CN108399914B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 徐禮逵
• 申請（專利權）人: 北京搜狗科技發展有限公司
• 主分類號: G10L15/06
• 分類號: G10L15/06;G10L15/18;G10L15/26;G10L25/51
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 趙娟

1.一種語音識別的方法，其特征在于，包括：

當接收到語音數據，識別所述語音數據得到候選識別文本集合；

判斷所述候選識別文本集合中是否存在易混淆詞對；

若所述候選識別文本集合中存在易混淆詞對，則采用預置的語言模型和貝葉斯模型得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的評分；

采用所述評分從所述候選識別文本中篩選出目標識別文本；

其中，所述采用預置的語言模型和貝葉斯模型得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的評分的步驟包括：

從所述候選識別文本中提取出詞形；

將所述詞形輸入到預置的貝葉斯模型，得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的貝葉斯評分；

將所述詞形輸入到預置的語言模型，得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的語言評分；

采用所述貝葉斯評分和語言評分得到所述候選識別文本的評分。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

若所述候選識別文本集合中不存在易混淆詞對，則采用預置的語言模型得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的評分。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述判斷所述候選識別文本集合中是否存在易混淆詞對的步驟包括：

判斷所述候選識別文本集合中在預置易混淆詞庫中是否存在匹配項；

當所述候選識別文本集合中在預置易混淆詞庫中存在匹配項時，判斷為所述候選識別文本集合中存在易混淆詞對。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述貝葉斯模型通過如下方式進行訓練：

從語料庫中抽取包含易混淆詞的訓練語料；

抽取所述訓練語料的訓練詞形；

采用所述訓練詞形訓練貝葉斯模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述評分從所述候選識別文本中篩選出目標識別文本的步驟包括：

將所述評分按照由大到小的順序進行排序；

將所述排序在最前的評分所對應的候選識別文本作為目標識別文本。

6.根據權利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述語言模型通過如下方式進行訓練：

從語料庫中獲取注音訓練語料；

采用所述注音訓練語料訓練所述語言模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述注音訓練語料通過如下方式獲得：

從語料庫中抽取包含多音字的訓練語料；

抽取所述訓練語料的訓練詞形和所述訓練詞形的訓練位置特征；

對所述多音字進行分類注音得到注音多音字；

采用所述訓練詞形和所述訓練詞形的訓練位置特征訓練最大熵模型，得到所述注音多音字的最大出現概率；

基于所述最大出現概率的注音多音字修改所述訓練語料得到注音訓練語料；

采用所述注音訓練語料修改所述語料庫。

8.一種語音識別的裝置，其特征在于，包括：

候選識別文本集合獲得模塊，用于當接收到語音數據，識別所述語音數據得到候選識別文本集合；

易混淆詞對判斷模塊，用于判斷所述候選識別文本集合中是否存在易混淆詞對；

第一文本評分模塊，用于若所述候選識別文本集合中存在易混淆詞對，則采用預置的語言模型和貝葉斯模型得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的評分；

目標識別文本篩選模塊，用于采用所述評分從所述候選識別文本中篩選出目標識別文本；

其中，所述第一文本評分模塊包括：

詞形提取子模塊，用于從所述候選識別文本中提取出詞形；

詞形輸入子模塊，用于將所述詞形輸入到預置的貝葉斯模型，得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的貝葉斯評分；

語言評分獲得子模塊，用于將所述詞形輸入到預置的語言模型，得到所述候選識別文本集合的候選識別文本的語言評分；

總評分獲得子模塊，用于采用所述貝葉斯評分和語言評分得到所述候選識別文本的評分。