[發明專利]一種語音識別缺陷檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 202110701486.1
• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113516966A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 韓傳宇;孫仿遜;易暉;翁志偉
• 申請（專利權）人: 肇慶小鵬新能源投資有限公司
• 主分類號: G10L15/01
• 分類號: G10L15/01;G10L15/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 趙娟

1.一種語音識別缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

接收車載系統轉發的語音請求；

對所述語音請求的文本進行意圖分類；

根據意圖分類結果，對所述文本進行置信度分類；

根據置信度分類結果，從所述文本確定候選詞進行篩選，篩選出關鍵詞作為語音識別缺陷。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據意圖分類結果，對所述文本進行置信度分類，包括：

根據所述意圖分類結果確定所述文本是否具有用戶意圖；

若根據所述意圖分類結果確定所述文本具有用戶意圖，則對所述文本進行置信度分類。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據置信度分類結果，從所述文本確定候選詞進行篩選，篩選出關鍵詞作為語音識別缺陷，包括：

若根據所述置信度分類結果確定所述文本存在錯誤詞，則從所述文本確定候選詞進行篩選，篩選出關鍵詞作為語音識別缺陷。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述語音請求的文本進行意圖分類，包括：

采用預設意圖分類模型預測所述文本是否具有用戶意圖，得到預測結果；預測結果包括文本具有用戶意圖的概率和不具有用戶意圖的概率。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述意圖分類結果確定所述文本是否具有用戶意圖，包括：

根據所述文本具有用戶意圖的概率和不具有用戶意圖的概率，判斷是否滿足預設概率條件；所述預設概率條件包括：具有用戶意圖的概率大于不具有用戶意圖的概率，和/或，具有用戶意圖的概率大于預設概率閾值；

若滿足所述預設概率條件，則確定所述文本具有用戶意圖；

若不滿足所述預設概率條件，則確定所述文本不具有用戶意圖。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述文本進行置信度分類，包括：

獲取所述文本的置信度信息，所述置信度信息包括對所述語音請求進行語音識別得到的所述文本的每個詞的置信度；

根據所述置信度信息，對所述文本進行分類，得到置信度分類結果；所述置信度分類結果為文本存在錯誤詞或文本不存在錯誤詞。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述置信度信息，對所述文本進行分類，得到置信度分類結果，包括：

判斷所述文本的各個詞中，是否具有置信度低于預設置信度閾值的詞；

若所述文本具有置信度低于預設置信度閾值的詞，則確定所述文本存在錯誤詞；

若所述文本不具有置信度低于預設置信度閾值的詞，則確定所述文本不存在錯誤詞。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述置信度信息，對所述文本進行分類，得到置信度分類結果，包括：

確定所述文本的各個字的置信度和各個字的構詞位置；

根據所述文本的各個字的置信度和各個字的構詞位置，預測所述文本是否存在錯誤字；

根據預測結果，確定置信度分類結果。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述根據所述文本的各個字的置信度和各個字的構詞位置，預測所述文本是否存在錯誤字，包括：

將所述文本的各個字、各個字對應的置信度和各個字的構詞位置，輸入預設錯誤預測模型進行處理，得到各個字是否錯誤的預測結果。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述文本確定候選詞進行篩選，篩選出關鍵詞作為語音識別缺陷，包括：

識別所述文本對應的領域；

分別確定所述文本的各個詞，在所述領域的文本中的重要程度；

根據所述文本的各個詞在所述領域的文本中的重要程度，確定候選詞；

根據所述候選詞的詞性，篩選出關鍵詞作為語音識別缺陷。