[發明專利]一種應用于自行車環境的語音控制方法及系統

有效

• 申請號: 201710522405.5
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107403619B
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 李成華;葉正;金燦燦;劉麗君;李駿;劉雄風
• 申請（專利權）人: 武漢泰迪智慧科技有限公司
• 主分類號: G10L15/14
• 分類號: G10L15/14;G10L15/16;G10L15/26;G06F40/30;G06N3/02
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 黃君軍

本發明公開了一種應用于自行車環境的語音控制方法及系統，其中方法包括：獲取語音消息，對語音消息進行預處理；對語音消息進行語音識別，從而將語音消息轉化為識別結果文本；對識別結果文本進行預處理；判斷識別結果文本的主題，然后判斷識別結果文本的意圖和抽取實體信息；根據識別結果文本的主題、意圖、實體信息查找數據庫，匹配并執行識別結果文本對應的動作。有益效果：利用人工神經網絡模型和隱馬爾可夫模型的混合模型進行語音識別，語音識別效果更好；通過先判斷出主題，再判斷出意圖是主題對應的意圖集合中的哪一個，能夠更加精準地挖掘出用戶意圖；不需要人工編寫特征，準確率較高、系統擴展性/維護性強、耗時較少。

技術領域

本發明涉及深度學習技術領域，尤其是涉及一種應用于自行車環境的語音控制方法及系統。

背景技術

目前工業界主要基于特征工程的方法完成語義信息的識別和提取，然而特征工程需要大量人工標注數據集以及大量規則的編寫，非常耗時耗力；還有部分技術基于深度學習來完成這一任務，雖然不用人工編寫特征，但是其需要大量的人工標注數據，仍然比較耗時，且準確率不夠高。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術不足，提出一種應用于自行車環境的語音控制方法及系統，解決現有技術中的上述技術問題。

為達到上述技術目的，本發明的技術方案提供一種應用于自行車環境的語音控制方法，包括：

S1、獲取語音消息，對語音消息進行預處理；

S2、對預處理后的語音消息進行語音識別，從而將預處理后的語音消息轉化為識別結果文本；

S3、對識別結果文本進行預處理；

S4、識別結果文本進行預處理操作后，判斷識別結果文本的主題，然后判斷識別結果文本的意圖和抽取識別結果文本的實體信息；

S5、根據識別結果文本的主題、意圖、實體信息查找數據庫，匹配出識別結果文本對應的動作；

S6、執行S5匹配到的動作。

本發明還提供一種應用于自行車環境的語音控制系統，包括：

語音消息預處理模塊：獲取語音消息，對語音消息進行預處理；

語音識別模塊：對預處理后的語音消息進行語音識別，從而將預處理后的語音消息轉化為識別結果文本；

文本預處理模塊：對識別結果文本進行預處理；

主題意圖判斷模塊：識別結果文本進行預處理操作后，判斷識別結果文本的主題，然后判斷識別結果文本的意圖和抽取識別結果文本的實體信息；

動作匹配模塊：根據識別結果文本的主題、意圖、實體信息查找數據庫，匹配出識別結果文本對應的動作；

動作執行模塊：執行動作匹配模塊匹配到的動作。

與現有技術相比，本發明的有益效果包括：利用人工神經網絡模型和隱馬爾可夫模型的混合模型進行語音識別，不僅能充分利用神經網絡強的分類能力和輸入輸出映射能力，同時保留了隱馬爾可夫模型較強的對時間序列結構的建模能力，使得語音識別效果更好；通過先判斷出識別結果文本的主題，再判斷出識別結果文本的意圖是主題對應的意圖集合中的哪一個，在用戶需求多樣化的情況下，能夠更加精準地挖掘出用戶意圖，更好地與用戶進行交互；本發明的方法不需要人工編寫特征，準確率較高、系統擴展性/維護性強、耗時較少。

附圖說明

圖1是本發明提供的一種應用于自行車環境的語音控制方法流程圖；

圖2是本發明提供的一種應用于自行車環境的語音控制系統結構框圖。