[发明专利]一种语音识别方法及装置在审
申请号: | 201310717335.0 | 申请日: | 2013-12-23 |
公开(公告)号: | CN103714812A | 公开(公告)日: | 2014-04-09 |
发明(设计)人: | 苏丹 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G10L15/07 | 分类号: | G10L15/07;G10L15/26 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 胡彬 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 语音 识别 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种语音识别方法及装置。
背景技术
语音识别(Speech Recognition)是新近兴起的一门新兴学科。语音识别技术的应用使得机器等相关设备“听懂”人的自然语音,实现了由语音到信号的转换。语音识别通过将语音转换成数字或模拟信号,进而由模拟或数字信号作为控制信号实现相应的控制及其他相关功能,提升了控制及其他相关功能实现的便利及灵活性。因此,语音识别在工业、军事、交通、医学、生活等各个方面有着广阔的前景。
声学模型是语音识别的基础,通过对语音数据的特征量提取等实现语音的识别。现有技术中语音识别往往采用单个声学模型进行语音识别,通过训练建立一个声学模型,建立模型后根据接收的语音数据,在所建立声学模型的基础上,实现语音的识别;进而根据识别结果获取语音包含信息的数据信号,实现控制等相关功能。
现有技术中,通过单个声学模型进行语音识别,因不同语音类型有各自的声学特点,以单个声学模型作为语音识别的基础会使得训练的声学模型准确度较差,并进而造成语音识别结果的准确度较低。
发明内容
本发明提供了一种语音识别方法及装置,以提高语音识别的准确性。
第一方面,本发明实施例提供了一种语音识别的方法,包括:
获取语音数据;
根据所述语音数据的属性信息自动确定所述语音数据的类型;
选择与所述语音数据的类型相匹配的声学模型进行语音识别。
本发明实施例提供的语音识别方法,根据不同语音的特点划分语音数据的类型,进而根据划分的语音数据的类型,建立与相应语音数据类型相匹配的声学模型。当进行语音识别时,相关设备根据语音数据的属性信息确定语音数据的类型后,根据确定的语音数据类型选择与语音数据类型相匹配的声学模型进行语音的识别。通过本发明技术方案,根据语音类型建立相应的声学模型,使得声学模型的建立更具准确性;进而根据相应的语音数据类型选择相应类型的声学模型进行语音识别,使得语音的识别更具准确性。
第二方面,本发明实施例提供了一种语音识别的装置,包括:
获取模块,用于获取语音数据;
确定模块,用于根据所述语音数据的属性信息自动确定所述语音数据的类型;
选择模块,用于选择与所述语音数据的类型相匹配的声学模型进行语音识别。
本发明实施例提供的语音识别装置,根据不同语音的特点划分语音数据的类型,进而根据划分的语音数据的类型,建立与相应语音数据类型相匹配的声学模型。当进行语音识别时,相关设备根据语音数据的属性信息确定语音数据的类型后,根据确定的语音数据类型选择与语音数据类型相匹配的声学模型进行语音的识别。通过本发明技术方案,根据语音数据类型建立相应的声学模型,使得声学模型的建立更具准确性;进而根据相应的语音数据类型选择相应类型的声学模型进行语音识别,使得语音的识别更具准确性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,并不构成对本发明的限定。在附图中:
图1是本发明实施例一中语音识别方法流程示意图;
图2是本发明实施例二中语音识别方法流程示意图;
图3是本发明实施例二中语音数据获取流程示意图;
图4是本发明实施例二中语音识别方法数据在客户端和服务器端交互示意图;
图5是本发明实施例三中语音识别方法流程示意图;
图6是本发明实施例三中从语音数据包中提取语音数据的基频分量流程示意图;
图7是本发明实施例四中语音识别方法流程示意图;
图8是本发明实施例五中语音识别装置结构模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
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