[發明專利]一種人工智能的重置方法及裝置、存儲介質

有效

• 申請號: 201910810103.7
• 申請日: 2018-11-15
• 公開（公告）號: CN110364162B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 鄭脊萌;高毅;黎韋偉;于蒙
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G10L15/22
• 分類號: G10L15/22;G10L15/26;G10L25/51;G10L15/06
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 劉暉銘;張穎玲

1.一種人工智能的重置方法，其特征在于，語音檢測模型的檢測通路的數量為一個時，所述人工智能的重置方法包括：

獲取待檢測音頻數據；

將所述待檢測音頻數據進行音頻特征提取，將所述音頻特征輸入至語音檢測模型中，輸出了當前檢測結果；其中，所述語音檢測模型用于進行語音識別，所述語音檢測模型為具有歷史積累特性的檢測通路的音頻數據和語音識別結果的對應關系；所述檢測通路為進行語音識別檢測的通路；

將所述當前檢測結果與預設重置門限進行對比，當所述當前檢測結果滿足預設重置門限時，表征進行語音檢測模型的重置，獲取當前時間點，確定所述當前時間點為重置時間點其中，預設重置門限大于等于預設喚醒門限；

在所述重置時間點到達時，初始化所述語音檢測模型中的具有歷史積累特性的數據，得到重置后的語音檢測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，當檢測到的所述檢測通路的數量為多個時，所述語音檢測模型的檢測通路中包括：備份檢測通路；所述獲取待檢測音頻數據之后，上述將所述當前檢測結果與預設重置門限進行對比之前，所述方法還包括：

獲取當前時間點；

當所述當前時間點達到預設預熱時間點時，將所述當前時間點確定為所述備份檢測通路的重置時間點，其中，所述預設預熱時間點為從預設重置時間點開始之前的預設預熱時間段的時間點。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待檢測音頻數據進行音頻特征提取，將所述音頻特征輸入至語音檢測模型中，輸出了當前檢測結果之后，所述方法還包括：

獲取當前時間點之前的歷史檢測結果；

當所述當前檢測結果和所述歷史檢測結果之間的變化范圍滿足預設誤喚醒范圍時，確定所述當前時間點為所述重置時間點；所述預設誤喚醒范圍表征檢測結果劇烈下降的數值范圍。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述重置時間點到達時，所述方法還包括：

當所述當前時間點達到預設預熱時間點時，重置并啟動備份檢測通路。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述語音檢測模型的檢測通路中還包括：主檢測通路；所述重置并啟動所述備份檢測通路之后，所述方法還包括：

采用所述主檢測通路和所述備份檢測通路進行語音識別；

當經過預設預熱時間段之后，到達預設重置時間點時，重置所述主檢測通路；

當從所述預設重置時間點開始再經過所述預設預熱時間段時，關閉所述備份檢測通路，采用所述主檢測通路進行語音識別。

6.根據權利要求2或5所述的方法，其特征在于，

所述預設重置時間點為間隔預設時間長度的時間序列；

所述預設時間長度在2倍的預設預熱時間段和預設容忍喚醒閾值的范圍內；

所述預設容忍喚醒閾值在預設最佳喚醒上限值和預設最佳誤喚醒下限值之間；

所述預設預熱時間段大于等于預設喚醒詞持續時間。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用所述主檢測通路和所述備份檢測通路進行語音識別，包括：

接收待檢測音頻數據；

采用所述主檢測通路和所述備份檢測通路分別對所述待檢測音頻數據進行語音識別，得到主檢測結果和備份檢測結果；

對所述主檢測結果和所述備份檢測結果進行綜合處理，得到總檢測結果；

當所述總檢測結果大于預設喚醒門限時，識別出所述待檢測音頻數據為喚醒詞，啟動喚醒功能。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用所述主檢測通路進行語音識別，包括：

接收待檢測音頻數據；

采用所述主檢測通路對所述待檢測音頻數據進行語音識別，得到主檢測結果；

當所述主檢測結果大于預設喚醒門限時，識別出所述待檢測音頻數據為喚醒詞，啟動喚醒功能。