[發明專利]問句識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201910458159.0
• 申請日: 2019-05-29
• 公開（公告）號: CN112015872A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 李明磊;懷寶興
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06F16/33;G06F40/289;G10L15/26
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 孫靜;劉芳

本申請實施例提供一種問句識別方法及裝置，該方法包括：對輸入語音內容進行語音識別處理，得到輸入語音內容對應的輸入文本內容。對輸入文本內容進行特征提取處理，得到輸入文本特征向量，以及對輸入語音內容進行特征提取處理，得到輸入音頻特征向量，其中，輸入文本特征向量包括至少一個文本特征，輸入音頻特征向量包括至少一個音頻特征。根據分類器模型對輸入文本特征向量和輸入音頻特征向量進行識別處理，得到輸入語音內容是否為問句的識別結果，其中，分類器模型用于識別輸入語音內容是否為問句。本實施例通過分類器根據各特征向量進行處理，以得到最終的問句識別結果，能提升問句識別的準確率。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術，尤其涉及一種問句識別方法及裝置。

背景技術

在實現人機對話的過程中，智能設備通常是根據用戶輸入的語音內容或者文本內容在預設的知識庫中進行查找，從而獲取到與用戶輸入內容相匹配的回答信息，通過將預設的知識庫劃分為問句知識庫與非問句知識庫能夠有效提升匹配效率，因此需要預先識別用戶輸入的語音內容或者文本內容是否為問句。

目前，現有技術在進行識別的過程中，通常是將用戶輸入的語音內容轉化為文本，或者直接對用戶輸入的文本進行從句切分得到多個從句內容，其次基于規則庫對每個從句內容進行問句檢測，如檢測從句中是否包含疑問詞等，若有一個從句內容為問句，則確定用戶輸入的語音內容或者文本內容為問句。

然而，規則庫的定義復雜度較高，若是規則庫定義的內容不全面，則會導致問句識別的準確率降低。

發明內容

本申請實施例提供一種問句識別方法及裝置，以克服問句識別的準確率較低的問題。

第一方面，本申請實施例提供一種問句識別方法，包括：

首先對輸入語音內容進行語音識別處理，得到所述輸入語音內容對應的輸入文本內容；接著對所述輸入文本內容進行特征提取處理，以得到輸入文本特征向量，以及對所述輸入語音內容進行特征提取處理，得到輸入音頻特征向量，其中，所述輸入文本特征向量包括至少一個文本特征，所述輸入音頻特征向量包括至少一個音頻特征；最終根據分類器模型對所述輸入文本特征向量和輸入音頻特征向量進行識別處理，得到所述輸入語音內容是否為問句的識別結果，其中，所述分類器模型用于識別所述輸入語音內容是否為問句。

在上述過程中，通過對輸入語音內容及其對應的輸入文本內容進行特征提取處理，得到輸入音頻特征向量法和輸入文本特征向量，并且通過分類器根據特征向量進行處理，從而得到最終的問句識別結果，能夠有效避免預設規則庫定義不全面導致的問句識別的準確率較低，以提升問句識別的準確率。

在一種可能的設計中，所述根據分類器模型對所述輸入文本特征向量和輸入音頻特征向量進行處理，得到所述輸入語音內容是否為問句的識別結果，包括：

對所述輸入文本特征向量和輸入音頻特征向量進行向量拼接處理，得到包括各文本特征和各音頻特征的融合向量；

獲取各所述文本特征以及各所述音頻特征的權重信息，其中，所述權重信息用于指示各所述文本特征和各所述音頻特征的權重；

根據所述融合向量和各所述權重信息，得到所述輸入語音內容是否為問句的識別結果。

其中，通過將輸入文本特征向量和輸入音頻特征向量進行向量拼接處理，以得到一個融合向量，可以使得分類器模型接收一個完整的向量作為，從而減少了處理處理的復雜性，有效提升處理效率。

在一種可能的設計中，所述根據所述融合向量和各所述權重信息，得到所述語音內容的識別結果，包括；

對所述融合向量進行歸一化處理，得到歸一化處理后的各所述文本特征和各所述音頻特征；