[發(fā)明專利]語音識別模型的訓練、人機交互方法、設備和存儲介質

在審

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• 申請日: 2021-09-09
• 公開（公告）號: CN113744737A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設計）人: 鐘業(yè)榮;葉萬余;阮國恒;江嘉銘;阮偉聰;張名捷;黃一捷;楊毅;倪進超
• 申請（專利權）人: 廣東電網(wǎng)有限責任公司;廣東電網(wǎng)有限責任公司清遠供電局
• 主分類號: G10L15/26
• 分類號: G10L15/26;G10L15/02;G10L15/16;G10L15/28
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 王瑞云

本發(fā)明實施例提供了一種語音識別模型的訓練、人機交互方法、設備和存儲介質，該方法包括：獲取屬于非電力行業(yè)的第一語音數(shù)據(jù)、作為第一語音數(shù)據(jù)的內容的第一文本信息，獲取屬于電力行業(yè)的術語，將術語融入第一文本信息，獲得屬于電力行業(yè)的第二文本信息，校驗第二文本信息對于電力行業(yè)的合法性，若第二文本信息對于電力行業(yè)合法，則將術語融入第一語音數(shù)據(jù)，獲得屬于電力行業(yè)的第二語音數(shù)據(jù)，以第二語音數(shù)據(jù)為樣本、第二文本信息為標簽，訓練語音識別模型，以將屬于電力行業(yè)的語音數(shù)據(jù)轉換為文本信息，擺脫了人工進行語料的標記，大大降低了耗時，電力行業(yè)的語料的標記準確性高，大大降低了成本偏高，并大大提高了效率。

技術領域

本發(fā)明實施例涉及電力的技術領域，尤其涉及一種語音識別模型的訓練、人機交互方法、設備和存儲介質。

背景技術

隨著深度學習領域的發(fā)展，語音識別、人機交互等人工智能技術的成熟，大量基于人工智能的新一代服務應用被廣泛的應用在電力，金融，互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)，成為整體智能化發(fā)展的基礎建設。

語音識別為人機交互的基礎，為了實現(xiàn)訓練電力行業(yè)中用于語音識別的模型，需求大量的語料，但是，電力行業(yè)的語料數(shù)量無法和通用的語料數(shù)量相比，若直接按照學術上不考慮數(shù)據(jù)集數(shù)量的情況直接訓練，用于語音識別的模型因語料的數(shù)量不足而導致性能偏低。

如果人工進行語料的標記，由于語料的需求量巨大，人工的耗時長，并且容易出錯，將導致成本偏高，但效率偏低。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提出了一種語音識別模型的訓練、人機交互方法、設備和存儲介質，以解決電力行業(yè)中用于語音識別的模型因語料的數(shù)量不足而導致性能偏低的問題。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種語音識別模型的訓練方法，包括：

獲取屬于非電力行業(yè)的第一語音數(shù)據(jù)、作為所述第一語音數(shù)據(jù)的內容的第一文本信息；

獲取屬于電力行業(yè)的術語；

將所述術語融入所述第一文本信息，獲得屬于所述電力行業(yè)的第二文本信息；

校驗所述第二文本信息對于所述電力行業(yè)的合法性；

若所述第二文本信息對于所述電力行業(yè)合法，則將所述術語融入所述第一語音數(shù)據(jù)，獲得屬于所述電力行業(yè)的第二語音數(shù)據(jù)；

以所述第二語音數(shù)據(jù)為樣本、所述第二文本信息為標簽，訓練語音識別模型，以將屬于所述電力行業(yè)的語音數(shù)據(jù)轉換為文本信息。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種人機交互方法，包括：

接收電力行業(yè)中表示問題的語音數(shù)據(jù)；

加載如第一方面所述的方法訓練的語音識別模型；

調用所述語音識別模型將所述語音數(shù)據(jù)轉換為文本信息；

在所述電力行業(yè)中查詢用于解決所述文本信息所表示的問題的答案。

第三方面，本發(fā)明實施例還提供了一種語音識別模型的訓練裝置，包括：

訓練集獲取模塊，用于獲取屬于非電力行業(yè)的第一語音數(shù)據(jù)、作為所述第一語音數(shù)據(jù)的內容的第一文本信息；

電力術語獲取模塊，用于獲取屬于電力行業(yè)的術語；

文本信息融合模塊，用于將所述術語融入所述第一文本信息，獲得屬于所述電力行業(yè)的第二文本信息；

合法性校驗模塊，用于校驗所述第二文本信息對于所述電力行業(yè)的合法性；

語音數(shù)據(jù)融合模塊，用于若所述第二文本信息對于所述電力行業(yè)合法，則將所述術語融入所述第一語音數(shù)據(jù)，獲得屬于所述電力行業(yè)的第二語音數(shù)據(jù)；