[發明專利]一種語音識別轉化系統及方法

在審

• 申請號: 202010726593.5
• 申請日: 2020-07-25
• 公開（公告）號: CN111798835A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 裴來輝
• 申請（專利權）人: 深圳市維度統計咨詢股份有限公司
• 主分類號: G10L15/00
• 分類號: G10L15/00;G10L15/08;G10L15/26;G06F40/20;G06F40/263
• 代理公司: 成都魚爪智云知識產權代理有限公司 51308
• 代理人: 趙晨宇

1.一種語音識別轉化系統，其特征在于，包括預錄入模塊、語音獲取模塊、數字轉換模塊、語音識別模塊、語種匹配模塊、文本轉化模塊、去干擾模塊以及目標獲取模塊，其中：

預錄入模塊，用于預錄入語種數據集以及其對應的文本數據集；

語音獲取模塊，用于獲取并發送待識別的語音數據；

數字轉換模塊，用于對語音數據進行數字化轉換，生成并發送數字語音信息；

語音識別模塊，用于對數字語音信息進行識別，提取并發送數字語音信息中的語種信息；

語種匹配模塊，用于將語種信息與預錄入的語種數據集中的語種數據進行匹配，生成匹配結果；

文本轉化模塊，用于根據匹配結果獲取其對應的文本數據集，并將數字語音信息轉化為相應語種的初始文本信息；

去干擾模塊，用于對初始文本信息進行去干擾處理，以獲得目標關鍵信息；

目標獲取模塊，用于將目標關鍵信息進行重組，以得到目標文本。

2.根據權利要求1所述的一種語音識別轉化系統，其特征在于，所述去干擾模塊包括關鍵詞子模塊、判斷子模塊、刪除子模塊以及標注子模塊，其中：

關鍵詞子模塊，用于將初始文本信息進行關鍵詞劃分，依次獲取多個關鍵詞；

判斷子模塊，用于判斷相鄰兩個關鍵詞是否相同，如果是，則刪除子模塊工作；如果否，則標注子模塊工作；

刪除子模塊，用于生成干擾報告，刪除相鄰兩個關鍵詞中的其中一個，以得到目標關鍵詞；

標注子模塊，用于生成無干擾報告，將相鄰兩個關鍵詞標注為目標關鍵詞。

3.根據權利要求1所述的一種語音識別轉化系統，其特征在于，所述目標獲取模塊包括語意子模塊和分段子模塊，其中：

語意子模塊，用于將目標關鍵信息根據語意連貫性規則進行重組，以得到目標初始文本；

分段子模塊，用于將目標初始文本根據語境和語句完整性進行分段，以得到目標文本。

4.根據權利要求1所述的一種語音識別轉化系統，其特征在于，還包括放大模塊，用于對數字語音信息進行放大處理。

5.根據權利要求1所述的一種語音識別轉化系統，其特征在于，還包括存儲模塊，用于將語音數據與目標文本進行關聯，生成并存儲關聯信息。

6.一種語音識別轉化方法，其特征在于，包括以下步驟：

預錄入語種數據集以及其語種對應的文本數據集；

獲取并發送待識別的語音數據；

對語音數據進行數字化轉換，生成并發送數字語音信息；

對數字語音信息進行識別，提取并發送數字語音信息中的語種信息；

將語種信息與預錄入的語種數據集中的語種數據進行匹配，生成匹配結果；

根據匹配結果獲取其語種對應的文本數據集，并將數字語音信息轉化為相應語種的初始文本信息；

對初始文本信息進行去干擾處理，以獲得目標關鍵信息；

將目標關鍵信息進行重組，以得到目標文本。

7.根據權利要求6所述的一種語音識別轉化方法，其特征在于，所述對初始文本信息進行去干擾處理，以獲得目標關鍵信息的方法包括以下步驟：

A1、將初始文本信息進行關鍵詞劃分，依次獲取多個關鍵詞；

A2、判斷相鄰兩個關鍵詞是否相同，如果是，則進入步驟A3；如果否，則進入步驟A4；

A3、生成干擾報告，刪除相鄰兩個關鍵詞中的其中一個，以得到目標關鍵詞；

A4、生成無干擾報告，將相鄰兩個關鍵詞標注為目標關鍵詞。

8.根據權利要求6所述的一種語音識別轉化方法，其特征在于，所述將目標關鍵信息進行重組，以得到目標文本的方法包括以下步驟：

將目標關鍵信息根據語意連貫性規則進行重組，以得到目標初始文本；

將目標初始文本根據語境和語句完整性進行分段，以得到目標文本。

9.根據權利要求6所述的一種語音識別轉化方法，其特征在于，還包括以下步驟：

對數字語音信息進行放大處理。

10.根據權利要求6所述的一種語音識別轉化方法，其特征在于，還包括以下步驟：

將語音數據與目標文本進行關聯，生成并存儲關聯信息。