[发明专利]基于自动分类技术的语音意图判定识别方法

权利要求书

1.一种基于自动分类技术的语音意图判定识别方法，其特征在于：该方法是先采用语音识别模块对输入语音进行降噪、特征提取处理，将输入语音转化为特征序列，并采用隐马尔科夫连续语音识别器进行语音识别，将语音特征序列转化为带有置信度的词图网络；然后用意图分类模块将用户语音的词图网络转化为带权重的空间向量，并利用意图分类模块中训练好的意图分类器进行意图自动分类，实现从语音到意图的转化，最后根据意图所对应字符库领域选择出最为正确的文字，形成高准确率的语音识别。

2.根据权利要求1所述的基于自动分类技术的语音意图判定识别方法，其特征在于：训练意图分类器的具体做法包括以下步骤

a收集并截取大量包含用户意图的语音，人工标注用户语音中所包含的用户意图类别，得到大量带有意图标注的用户语音；

b将带有意图标注的用户语音，通过语音识别技术，将每一个用户语音转化为带有置信度的词图网络；

c针对词图网络，采用特征选择和特征抽取技术，从词图网络中选择最有代表性的特征，并实现从词图网络到特征向量的映射；

d对于从每一个用户语音得到的特征向量，将其与对应的用户意图类别进行关联，并训练两者之间的映射模型，即意图分类器模型。

3.根据权利要求1所述的基于自动分类技术的语音意图判定识别方法，其特征在于：所述的字符库领域包括生活、美食、机械、化工、电子产品、影视、明星等进行分类。

4.根据权利要求1所述的基于自动分类技术的语音意图判定识别方法，其特征在于：每获取一句用户语音后，意图分类模块会对用户语音分类细化，获取更精细的字符库领域，并调整前期识别文字中的错误。

5.根据权利要求4所述的基于自动分类技术的语音意图判定识别方法，其特征在于：用语音识别模并不产生最终的识别结果，而是用于获取带权重的词图网络。