[發(fā)明專利]語音識(shí)別的方法及裝置、設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710831319.2
• 申請(qǐng)日: 2017-09-15
• 公開（公告）號(hào): CN109523991B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高杰;李威;朱林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
• 主分類號(hào): G10L15/06
• 分類號(hào): G10L15/06;G10L15/30;G10L15/32
• 代理公司: 北京安信方達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262
• 代理人: 孫敬霞;栗若木

1.一種語音識(shí)別的方法，包括：

接收來自用戶的語音；

獲取熱詞語言模型，所述熱詞語言模型為根據(jù)用戶提供的熱詞編譯得到的語言模型；所述獲取熱詞語言模型包括：根據(jù)用戶提供的熱詞和權(quán)重信息得到熱詞詞表；在所述熱詞詞表發(fā)生更改時(shí)，根據(jù)所述熱詞詞表編譯熱詞語言模型；在所述熱詞詞表沒有更改時(shí)，查找之前編譯過的對(duì)應(yīng)所述熱詞詞表的熱詞語言模型；

利用主語言模型查分，同時(shí)利用熱詞語言模型進(jìn)行查分，將所述查分的結(jié)果疊加得到每個(gè)詞的得分，并根據(jù)每個(gè)詞的得分得到識(shí)別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

所述獲取熱詞語言模型之前，還包括：向用戶提供權(quán)重檔位信息，所述權(quán)重檔位信息與預(yù)先設(shè)定的權(quán)重得分相對(duì)應(yīng)；

所述獲取熱詞語言模型，包括：接收所述用戶提供的熱詞以及選擇的權(quán)重檔位信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述熱詞詞表編譯熱詞語言模型，包括：

根據(jù)所述熱詞詞表中各熱詞及其權(quán)重信息進(jìn)行分詞，得到分詞詞表；

利用所述分詞詞表構(gòu)建帶權(quán)重的前綴樹；

利用所述帶權(quán)重的前綴樹構(gòu)建加權(quán)有限狀態(tài)接收器WFSA，并得到基于所述WFSA的熱詞語言模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述帶權(quán)重的前綴樹構(gòu)建WFSA之前，還包括：調(diào)整所述前綴樹上各弧的權(quán)重，使得所述前綴樹上路徑的權(quán)重得分與該路徑所對(duì)應(yīng)的熱詞權(quán)重得分一致。

5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述利用所述帶權(quán)重的前綴樹構(gòu)建WFSA之前，還包括：采用最長(zhǎng)后綴匹配在所述前綴樹上添加跳轉(zhuǎn)弧，并調(diào)整所述跳轉(zhuǎn)弧上的權(quán)重使得根節(jié)點(diǎn)到相應(yīng)跳轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)的路徑的權(quán)重得分相同。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述主語言模型為N-gram語言模型。

7.一種語音識(shí)別裝置，包括：

接收模塊，用于接收來自用戶的語音；

獲取模塊，用于獲取熱詞語言模型，所述熱詞語言模型為根據(jù)用戶提供的熱詞編譯得到的語言模型，所述獲取熱詞語言模型包括：根據(jù)用戶提供的熱詞和權(quán)重信息得到熱詞詞表；在所述熱詞詞表發(fā)生更改時(shí)，根據(jù)所述熱詞詞表編譯熱詞語言模型；在所述熱詞詞表沒有更改時(shí)，查找之前編譯過的對(duì)應(yīng)所述熱詞詞表的熱詞語言模型；

解碼模塊，用于利用主語言模型查分，同時(shí)利用熱詞語言模型進(jìn)行查分，將所述查分的結(jié)果疊加得到每個(gè)詞的得分，并根據(jù)每個(gè)詞的得分得到識(shí)別結(jié)果。

8.一種語音識(shí)別設(shè)備，包括：

存儲(chǔ)有語音識(shí)別程序存儲(chǔ)器；

處理器，配置為讀取所述語音識(shí)別程序以執(zhí)行下述操作：

接收來自用戶的語音；

獲取熱詞語言模型，所述熱詞語言模型為根據(jù)用戶提供的熱詞編譯得到的語言模型，所述獲取熱詞語言模型包括：根據(jù)用戶提供的熱詞和權(quán)重信息得到熱詞詞表；在所述熱詞詞表發(fā)生更改時(shí)，根據(jù)所述熱詞詞表編譯熱詞語言模型；在所述熱詞詞表沒有更改時(shí)，查找之前編譯過的對(duì)應(yīng)所述熱詞詞表的熱詞語言模型；

利用主語言模型查分，同時(shí)利用熱詞語言模型進(jìn)行查分，將所述查分的結(jié)果疊加得到每個(gè)詞的得分，并根據(jù)每個(gè)詞的得分得到識(shí)別結(jié)果。