[發(fā)明專利]一種拼音標(biāo)注方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110013709.5
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112686041A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊明祺;馬楠;高強;蔣榮正;夏龍;郭常圳
• 申請（專利權(quán)）人: 北京猿力未來科技有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/216
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 劉曉楠

1.一種拼音標(biāo)注方法，其特征在于，包括：

對待處理文本進行分詞處理生成多個詞單元集合，所述待處理文本中包含至少一個多音字；

根據(jù)預(yù)先建立的拼音詞表分別對所述多個詞單元集合中的單音字進行拼音標(biāo)注，生成所述多個詞單元集合分別對應(yīng)的初始拼音序列；

對所述初始拼音序列進行拼接生成所述待處理文本對應(yīng)的中間拼音序列，并基于所述中間拼音序列生成所述待處理文本對應(yīng)的語音數(shù)據(jù)；

提取所述語音數(shù)據(jù)的第一音頻特征，基于所述第一音頻特征以及所述中間拼音序列對所述至少一個多音字進行拼音打分預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果確定所述至少一個多音字的拼音標(biāo)注結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，所述對待處理文本進行分詞處理生成多個詞單元集合，包括：

通過匹配算法對所述待處理文本進行分詞處理，生成多個詞單元集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，所述對待處理文本進行分詞處理生成多個詞單元集合，包括：

通過負向最大匹配算法對所述待處理文本進行分詞處理，生成多個詞單元集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，所述對待處理文本進行分詞處理生成多個詞單元集合，包括：

查詢預(yù)先建立的拼音詞表中是否包含所述待處理文本的第i個詞單元，其中，i從1開始取值且i為正整數(shù)；

若否，則將所述第i個詞單元作為一個詞單元集合；

i自增1，并返回執(zhí)行所述查詢預(yù)先建立的拼音詞表中是否包含所述待處理文本的第i個詞單元的步驟。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，若所述查詢預(yù)先建立的拼音詞表中是否包含所述待處理文本的第i個詞單元的運行結(jié)果為是，則所述對待處理文本進行分詞處理生成多個詞單元集合，還包括：

查詢所述拼音詞表中是否包含由第i至第i+n個詞單元組成的詞組，其中，n從1開始取值，且n為正整數(shù)；

若是，則n自增1，在i+n小于等于所述待處理文本的詞單元總數(shù)的情況下，返回執(zhí)行所述查詢所述拼音詞表中是否包含由第i至第i+n個詞單元組成的詞組的步驟；

若否，則將由第i至第i+n個詞單元組成的詞組作為一個詞單元集合；

n自增1，在i+n小于等于所述待處理文本的詞單元總數(shù)的情況下，將第i+n個詞單元作為第i個詞單元，并返回執(zhí)行所述查詢預(yù)先建立的拼音詞表中是否包含所述待處理文本的第i個詞單元的步驟。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先建立的拼音詞表分別對所述多個詞單元集合中的單音字進行拼音信息標(biāo)注，生成所述多個詞單元集合分別對應(yīng)的初始拼音序列，包括：

查詢所述拼音詞表中是否包含所述多個詞單元集合中每個詞單元集合對應(yīng)的拼音序列；

若是，則將所述拼音序列作為所述每個詞單元集合分別對應(yīng)的初始拼音序列；

若否，則按照所述每個詞單元集合中單音字的發(fā)音對所述單音字進行拼音標(biāo)注，并按照預(yù)設(shè)拼音標(biāo)注規(guī)則對所述每個詞單元集合中的多音字進行拼音標(biāo)注，生成所述每個詞單元集合分別對應(yīng)的初始拼音序列。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，所述基于所述第一音頻特征以及所述中間拼音序列對所述至少一個多音字進行拼音打分預(yù)測，包括：

將所述第一音頻特征和所述中間拼音序列輸入預(yù)先訓(xùn)練的打分模型，對所述至少一個多音字進行拼音打分預(yù)測。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的拼音標(biāo)注方法，其特征在于，所述打分模型通過以下方式進行訓(xùn)練：

獲取拼音標(biāo)注樣本數(shù)據(jù)以及所述拼音標(biāo)注樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的音頻信息；

基于預(yù)設(shè)的特征提取算法提取所述音頻信息的第二音頻特征，其中，所述第二音頻特征包括所述音頻信息的音量、音色以及波形包絡(luò)；

基于所述拼音標(biāo)注樣本數(shù)據(jù)以及所述第二音頻特征對初始打分模型進行訓(xùn)練，以獲得所述打分模型。