[發(fā)明專利]語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010549158.X | 申請日: | 2020-06-16 |
| 公開(公告)號: | CN111710337B | 公開(公告)日: | 2023-07-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 元濤;蘭澤華;林昱 | 申請(專利權(quán))人: | 睿云聯(lián)(廈門)網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G10L15/22 | 分類號: | G10L15/22;G10L15/26;G10L15/02;G10L15/16;G10L15/06 |
| 代理公司: | 廈門原創(chuàng)專利事務(wù)所(普通合伙) 35101 | 代理人: | 黃巧香 |
| 地址: | 361000 福建省廈*** | 國省代碼: | 福建;35 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 語音 數(shù)據(jù) 處理 方法 裝置 計算機 可讀 介質(zhì) 電子設(shè)備 | ||
本申請的實施例提供了一種語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備。該語音數(shù)據(jù)的處理方法包括:實時獲取語音輸入信息;對所述語音輸入信息進行分幀處理,得到所述語音輸入信息所對應的語音幀;采用預訓練的聲學模型對所述語音幀進行音素識別,以識別出所述語音幀中包含的音素;針對每次音素識別的結(jié)果,對當前識別出的音素進行關(guān)鍵詞識別,以確定所述語音輸入信息包含的關(guān)鍵詞;若連續(xù)識別出相同的關(guān)鍵詞的次數(shù)大于或等于預定數(shù)量,則確定所述關(guān)鍵詞為目標關(guān)鍵詞,以根據(jù)所述目標關(guān)鍵詞進行相應動作。本申請實施例的技術(shù)方案可以提高語音識別的效率,進而保證語音控制設(shè)備的響應速度。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備。
背景技術(shù)
隨著語音識別技術(shù)的發(fā)展,其應用也越來越廣泛。例如汽車設(shè)備的語音控制、智能玩具或者智能家居等等。在目前的技術(shù)方案中,語音控制設(shè)備通過獲取用戶輸入的語音信息,并對語音信息進行語音識別以達到控制設(shè)備動作的目的。因此,如何提高語音的識別效率,進而保證語音控制設(shè)備響應速度成為了亟待解決的技術(shù)問題。
發(fā)明內(nèi)容
本申請的實施例提供了一種語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備,進而至少在一定程度上可以提高語音的識別效率,進而保證語音控制設(shè)備的響應速度。
本申請的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細描述變得顯然,或部分地通過本申請的實踐而習得。
根據(jù)本申請實施例的一個方面,提供了一種語音數(shù)據(jù)的處理方法,該方法包括:
實時獲取語音輸入信息;
對所述語音輸入信息進行分幀處理,得到所述語音輸入信息所對應的語音幀;
采用預訓練的聲學模型對所述語音幀進行音素識別,以識別出所述語音幀中包含的音素;
針對每次音素識別的結(jié)果,對當前識別出的音素進行關(guān)鍵詞識別,以確定所述語音輸入信息包含的關(guān)鍵詞;
若連續(xù)識別出相同的關(guān)鍵詞的次數(shù)大于或等于預定數(shù)量,則確定所述關(guān)鍵詞為目標關(guān)鍵詞,以根據(jù)所述目標關(guān)鍵詞進行相應動作。
根據(jù)本申請實施例的一個方面,提供了一種語音數(shù)據(jù)的處理裝置,該處理裝置包括:
獲取模塊,用于實時獲取語音輸入信息;
分幀模塊,用于對所述語音輸入信息進行分幀處理,得到所述語音輸入信息所對應的語音幀;
第一識別模塊,用于采用預訓練的聲學模型對所述語音幀進行音素識別,以識別出所述語音幀中包含的音素;
第二識別模塊,用于針對每次音素識別的結(jié)果,對當前識別出的音素進行關(guān)鍵詞識別,以確定所述語音輸入信息包含的關(guān)鍵詞;
處理模塊,用于若連續(xù)識別出相同的關(guān)鍵詞的次數(shù)大于或等于預定數(shù)量,則確定所述關(guān)鍵詞為目標關(guān)鍵詞,以根據(jù)所述目標關(guān)鍵詞進行相應動作。
基于前述方案,在本申請的一些實施例中,所述處理模塊被配置為:將首次識別出所述關(guān)鍵詞的語音幀確定為起始幀;若在所述起始幀之后的預定數(shù)量內(nèi)的語音幀內(nèi)未識別出其他關(guān)鍵詞,則確定所述關(guān)鍵詞為目標關(guān)鍵詞。
基于前述方案,在本申請的一些實施例中,所述第一識別模塊被配置為:對所述語音幀進行特征提取,得到所述語音幀對應的語音特征;將所述語音特征輸入聲學模型,以使所述聲學模型輸出所述語音幀中包含的音素。
基于前述方案,在本申請的一些實施例中,所述第二識別模塊被配置為:獲取關(guān)鍵詞的第一權(quán)重,以及與所述關(guān)鍵詞發(fā)音相近的近音詞的第二權(quán)重;將所述當前識別出的音素、所述第一權(quán)重以及所述第二權(quán)重輸入至語言模型中,以使所述語言模型輸出所述當前識別出的音素所對應的關(guān)鍵詞。
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