[發明專利]車載語音信息管理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011630381.3
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112732869A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 于興文
• 申請（專利權）人: 的盧技術有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G10L15/22;G10L17/22
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 羅運紅

1.一種車載語音信息管理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取車輛內部的語音接收器采集的語音信息；

采用語音識別技術將所述語音信息轉化為自然語言信息；

采用聲紋識別技術對所述語音信息進行聲紋識別，確定所述語音信息中的聲音主體；

采用自然語言處理技術對所述自然語言信息進行挖掘，獲得關鍵信息點；

將所述語音信息、所述自然語言信息、所述聲音主體、時間信息和所述關鍵信息點結構化形式存儲在數據庫中。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據獲取到的主題分析條件，從所述數據庫中提取對應的待分析自然語言信息；

通過lasertagger算法對所述待分析自然語言信息進行抽取式摘要提取，獲得文本摘要；

將所述主題分析條件、所述文本摘要與所述待分析自然語言信息存儲至數據庫中。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過語言模型將所述待分析自然語言信息進行轉化，獲得向量特征；

基于密度聚類算法對所述向量特征進行無監督聚類，獲得聚類結果；

將所述聚類結果與所述主題分析條件存儲至數據庫中。

4.據權利要求3述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對所述聚類結果的各類簇中的待分析自然語言信息進行關鍵詞數量分析，確定各所述類簇中的關鍵詞數量；

對各所述類簇中摘要包含的語句條數進行分析，確定各所述類簇中摘要包含的語句條數；

根據所述關鍵詞數量和所述摘要包含的語句條數，對各所述類簇進行排序，獲得各所述類簇的排序結果；

根據各所述類簇的排序結果對各所述類簇進行重要性標記。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述聚類結果的各類簇中的待分析自然語言信息進行關鍵詞數量分析，確定各所述類簇中的關鍵詞數量的步驟，包括：

對所述聚類結果的各類簇中的待分析自然語言信息進行關鍵詞分析，獲得各所述類簇的關鍵詞結果；

根據各所述類簇的關鍵詞結果進數量分析，獲得各所述類簇中的關鍵詞數量。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述主題分析條件包括以下任意一種以上：

主題分析的時間；

主題分析的時間和聲音主體。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用自然語言處理技術對所述自然語言信息進行挖掘，獲得關鍵信息點的步驟，包括：

采用ELECTRA+NN語言模型對所述自然語言信息進行自然語言意圖識別，獲得意圖信息與情緒信息；

采用ELECTRA+CRF語言模型對所述自然語言信息進行命名實體識別，獲得命名實體信息；

采用語義角色標注算法與依存句法對所述自然語言信息進行結構變換，獲得關鍵詞和關鍵短語；

將所述意圖信息、情緒信息、命名實體信息、關鍵詞和關鍵短語作為關鍵信息點。

8.一種車載語音信息管理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

語音信息獲取模塊，用于獲取車輛內部的語音接收器采集的語音信息；

轉化模塊，用于采用語音識別技術將所述語音信息轉化為自然語言信息；

聲紋識別模塊，用于采用聲紋識別技術對所述語音信息進行聲紋識別，確定所述語音信息中的聲音主體；

信息挖掘模塊，用于采用自然語言處理技術對所述自然語言信息進行挖掘，獲得關鍵信息點；

存儲模塊，用于將所述語音信息、所述自然語言信息、所述聲音主體、時間信息和所述關鍵信息點結構化形式存儲在數據庫中。

9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。