[发明专利]基于云的语音识别系统与方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种语音识别系统与方法，尤其是一种基于云的语音识别系统与方法。

背景技术

传统的人机交互依靠复杂的键盘或按钮来实现，随着科技的发展，一些新型的人机交互方式也随之诞生，带给人们全新的体验。基于语音识别的人机交互方式是目前热门的技术之一，语音识别是研究使机器能准确地听出人的语音的内容的问题，即准确的识别所说的话。语音是人类进行相互通信和交流的最方便快捷的手段。语音识别处理涉及一些前沿科研课题，是一门涉及面很广的交叉学科。它是目前发展最为迅速的信息科学研究诸领域中的一个，它与语音学、语言学、数理统计学和神经生理学等学科有非常密切的关系。

但是现有技术中，语音识别技术只能应用于有限的范围，这是因为，由于硬件设备、数据存储量、地域等因素的限制，一旦数据增加就增加很多的运行时间，远程语音识别很难实现因此语音识别技术的适用性很窄。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种运行时间快、适用性广的基于云的语音识别系统与方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于云的语音识别系统，包括智能语音输入终端、负载均衡服务器、语音识别服务器集群、数据库服务器集群，智能语音输入终端与负载均衡服务器连接，负载均衡服务器与语音识别服务器集群连接，语音识别服务器集群与数据库服务器集群连接。

本发明的进一步设置为：语音识别服务器集群包括至少两台能够独立提供语音识别功能的语音识别服务器，语音识别服务器之间以云网连接的模式连接。

本发明解决其技术问题所采用的进一步技术方案是：智能语音输入终端采集用户语音数据，用户语音数据传输至负载均衡服务器，负载均衡服务器根据语音识别服务器集群的负荷将任务动态分配至空闲的语音识别服务器中进行识别，数据服务器集群主要用于存储和管理隐马尔科夫模型的语音库模版，语音识别服务器将用户语音数据于数据服务器集群中的数据进行快速比对，为用户及时返回识别结果。

上述结构与方法通过将云计算技术引入语音识别应用服务中，可有效解决现有语音识别系统存在的识别率低、存储和计算资源紧张造成的并发访问响应缓慢等问题，不仅提高了对比运行时间，也扩展了本发明的适用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为发明的原理框图；

具体实施方式

参考图1可知，本发明一种基于云的语音识别系统，包括智能语音输入终端、负载均衡服务器、语音识别服务器集群、数据库服务器集群，智能语音输入终端与负载均衡服务器连接，负载均衡服务器与语音识别服务器集群连接，语音识别服务器集群与数据库服务器集群连接，语音识别服务器集群包括至少两台能够独立提供语音识别功能的语音识别服务器，语音识别服务器之间以云网连接的模式连接。

基于上述系统，本发明采用了基于云的语音识别方法，方法如下：智能语音输入终端采集用户语音数据，用户语音数据传输至负载均衡服务器，负载均衡服务器根据语音识别服务器集群的负荷将任务动态分配至空闲的语音识别服务器中进行识别，数据服务器集群主要用于存储和管理隐马尔科夫模型的语音库模版，语音识别服务器将用户语音数据于数据服务器集群中的数据进行快速比对，为用户及时返回识别结果。

其中隐马尔可夫模型HMM（HiddenMarkovModel）是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。