[發明專利]喚醒處理閾值調整方法、語音家電、存儲介質

在審

• 申請號: 202011337383.3
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112489648A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 席紅艷
• 申請（專利權）人: 廣東美的制冷設備有限公司;美的集團股份有限公司
• 主分類號: G10L15/22
• 分類號: G10L15/22;G10L15/06;G10L15/30;H04L12/28
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 梁嘉琦

1.一種喚醒處理閾值調整方法，應用于語音家電，其特征在于，包括：

獲取聲音信息，所述聲音信息包括關鍵詞信息和音頻信息；

獲取當前的喚醒處理閾值和與所述喚醒處理閾值相對應的喚醒處理模型；

當根據所述喚醒處理模型和所述喚醒處理閾值確定所述關鍵詞信息為喚醒詞，確定所述音頻信息的指令識別結果；

根據所述關鍵詞信息和所述指令識別結果調整所述喚醒處理閾值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述喚醒處理模型和所述喚醒處理閾值確定所述關鍵詞信息為喚醒詞，包括：

根據所述喚醒處理模型確定所述關鍵詞信息與預先設定的喚醒詞的相似度；

當所述相似度大于所述當前的所述喚醒處理閾值，確定所述關鍵詞信息為喚醒詞。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述音頻信息的指令識別結果，包括：

對所述音頻信息進行語音識別；

當從所述音頻信息中識別出可應用于所述語音家電的操作指令，確定所述指令識別結果為正常識別結果；

當未能從所述音頻信息中識別出可應用于所述語音家電的操作指令，確定所述指令識別結果為異常識別結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述喚醒處理模型包括喚醒模型和誤喚醒模型，所述喚醒處理閾值包括喚醒閾值和誤喚醒閾值，所述喚醒模型與所述喚醒閾值相對應，所述誤喚醒模型和所述誤喚醒閾值相對應。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述關鍵詞信息和所述指令識別結果調整所述喚醒處理閾值，包括：

當所述指令識別結果為正常識別結果，根據所述關鍵詞信息和所述正常識別結果調整喚醒閾值；

或者，

當所述指令識別結果為異常識別結果，根據所述關鍵詞信息、所述異常識別結果和調整誤喚醒閾值。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述喚醒處理模型包括喚醒模型和誤喚醒模型，在所述根據所述關鍵詞信息和所述指令識別結果調整喚醒處理閾值之后，還包括：

當所述指令識別結果為正常識別結果，將所述聲音信息確定為喚醒訓練樣本集的訓練樣本，所述喚醒訓練樣本集為所述喚醒模型的訓練樣本集；

或者，

當所述指令識別結果為異常識別結果，將所述聲音信息確定為誤喚醒訓練樣本集的訓練樣本，所述誤喚醒訓練樣本集為所述誤喚醒模型的訓練樣本集。

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述語音家電與服務器通信連接，所述喚醒處理模型包括喚醒模型和誤喚醒模型，所述在所述根據所述關鍵詞信息和所述指令識別結果調整喚醒處理閾值之后，還包括：

將所述關鍵詞信息、所述音頻信息和所述指令識別結果上傳至所述服務器，以使所述服務器根據所述指令識別結果將所述關鍵詞信息和所述音頻信息分配至對應的訓練樣本集，其中，當所述指令識別結果為正常識別結果，將所述聲音信息確定為喚醒訓練樣本集的訓練樣本，所述喚醒訓練樣本集為所述喚醒模型的訓練樣本集，或者，當所述指令識別結果為異常識別結果，將所述聲音信息確定為誤喚醒訓練樣本集的訓練樣本，所述誤喚醒訓練樣本集為所述誤喚醒模型的訓練樣本集。

8.根據權利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述喚醒處理閾值包括喚醒閾值和誤喚醒閾值，還包括：

獲取預先設定的訓練周期；

根據所述訓練周期獲取最新的所述喚醒訓練樣本集和最新的所述誤喚醒訓練樣本集；

根據所述喚醒訓練樣本集更新所述喚醒模型和所述喚醒閾值，根據所述誤喚醒訓練樣本集訓練所述誤喚醒模型和誤喚醒閾值。

9.一種語音家電，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至8中任意一項所述的喚醒處理閾值調整方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于執行如權利要求1至8中任意一項所述的喚醒處理閾值調整方法。