[發(fā)明專利]一種模型訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910658355.2
• 申請(qǐng)日: 2019-07-21
• 公開（公告）號(hào): CN110414582B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡志華;賈巨濤;謝俊杰;魏德平;吳偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 珠海格力電器股份有限公司;珠海聯(lián)云科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G10L15/06
• 代理公司: 北京同達(dá)信恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 王嬌

本發(fā)明公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲得用于對(duì)智能家居設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音控制的語(yǔ)料數(shù)據(jù)；確定所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)是否滿足模型訓(xùn)練觸發(fā)條件；在所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)滿足所述模型訓(xùn)練觸發(fā)條件時(shí)，根據(jù)所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)音控制模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，以得到更新后的語(yǔ)音控制模型。通過(guò)在語(yǔ)料數(shù)據(jù)累計(jì)到一次程度時(shí)才進(jìn)行模型訓(xùn)練，可以在一定程度上減少模型訓(xùn)練的次數(shù)，降低對(duì)訓(xùn)練資源的消耗，從而可以節(jié)約模型訓(xùn)練資源，同時(shí)通過(guò)減少模型訓(xùn)練的次數(shù)來(lái)提高模型訓(xùn)練的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種模型訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)的高效計(jì)算資源的出現(xiàn)，以及隨著人工智能(ArtificialIntelligence，AI)在越來(lái)越多領(lǐng)域的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景也越來(lái)越多，例如在針對(duì)智能家居設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音控制的應(yīng)用場(chǎng)景中，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)可以得到語(yǔ)音控制模型，該語(yǔ)音控制模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，基于該模型可以對(duì)各種智能家居設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音控制。

在使用語(yǔ)音控制模型對(duì)智能家居設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音控制之前，需要先對(duì)語(yǔ)音控制模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，進(jìn)而將達(dá)到特定的訓(xùn)練條件的模型來(lái)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。目前，在對(duì)前述的語(yǔ)音控制模型進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程中，一般是在獲得一條語(yǔ)音控制信息之后就會(huì)立即對(duì)模型重新進(jìn)行訓(xùn)練，這樣在一定程度上可以盡量確保模型更新的及時(shí)性，但是，由于模型訓(xùn)練的過(guò)程比較復(fù)雜，不管訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是多少，都會(huì)將整個(gè)訓(xùn)練流程都運(yùn)行一遍，所以比較消耗資源，并且花費(fèi)的時(shí)間也較多。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種模型訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提高節(jié)約模型訓(xùn)練的訓(xùn)練資源，提高模型訓(xùn)練的效率。

第一方面，提供一種模型訓(xùn)練方法，所述方法包括：

獲得用于對(duì)智能家居設(shè)備進(jìn)行語(yǔ)音控制的語(yǔ)料數(shù)據(jù)；

確定所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)是否滿足模型訓(xùn)練觸發(fā)條件；

在所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)滿足所述模型訓(xùn)練觸發(fā)條件時(shí)，根據(jù)所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)音控制模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，以得到更新后的語(yǔ)音控制模型。

可選的，確定所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)是否滿足模型訓(xùn)練觸發(fā)條件，包括：

若確定所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音控制信息的數(shù)量大于等于第一預(yù)定數(shù)量，則確定滿足所述模型訓(xùn)練觸發(fā)條件；和/或，

若確定所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音控制信息的類型符合預(yù)定分布規(guī)則，則確定滿足所述模型訓(xùn)練觸發(fā)條件。

可選的，確定所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音控制信息的類型符合預(yù)定分布規(guī)則，包括：

對(duì)所述語(yǔ)料數(shù)據(jù)所包括的每條語(yǔ)音控制信息進(jìn)行語(yǔ)義解析，以得到每條語(yǔ)音控制信息所針對(duì)的待控制設(shè)備；

若所有的待控制設(shè)備的設(shè)備類型的種類大于第二預(yù)定數(shù)量，則確定符合所述預(yù)定分布規(guī)則。

可選的，若所有的待控制設(shè)備的設(shè)備類型的種類大于第二預(yù)定數(shù)量，則確定符合所述預(yù)定分布規(guī)則，包括：

若所有的待控制設(shè)備的設(shè)備種類大于所述第二預(yù)定數(shù)量，且每種待控制設(shè)備對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音控制信息的數(shù)量大于相應(yīng)的數(shù)量閾值，則確定符合所述預(yù)定分布規(guī)則。

可選的，若所有的待控制設(shè)備的設(shè)備類型的種類大于第二預(yù)定數(shù)量，則確定符合所述預(yù)定分布規(guī)則，包括：

若所有的待控制設(shè)備的設(shè)備類型的種類大于所述第二預(yù)定數(shù)量，且所有設(shè)備類型中存在具有聯(lián)動(dòng)控制關(guān)系的第三預(yù)定數(shù)量的設(shè)備類型，則確定符合所述預(yù)定分布規(guī)則。

可選的，在得到更新后的語(yǔ)音控制模型之后，所述方法還包括：

獲得用戶輸入的目標(biāo)語(yǔ)音控制信息；