[发明专利]语音对象识别方法及装置有效
申请号: | 201710780878.5 | 申请日: | 2017-09-01 |
公开(公告)号: | CN109427336B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 孙凤宇;肖建良;樊伟 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | G10L17/00 | 分类号: | G10L17/00;G10L17/04;G10L17/06 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 语音 对象 识别 方法 装置 | ||
1.一种语音对象识别方法,其特征在于,所述方法包括:
接收语音对象的语音,获取所述语音中的语音信号,其中,所述语音信号包括唤醒语音信号和业务指令的语音信号;
将所述唤醒语音信号与语音对象识别模型进行匹配;
若匹配成功,则执行业务指令;
当所述业务指令执行成功时,若根据所述唤醒语音信号对应的置信因子和所述业务指令对应的得分因子,确定将所述唤醒语音信号作为追加的训练样本,则采用所述训练样本训练所述语音对象识别模型。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
判断所述唤醒语音信号的置信因子和所述业务指令的得分因子的加权之和是否大于或等于设定阈值;
若所述唤醒语音信号的置信因子和所述业务指令的得分因子的加权之和大于或等于设定阈值,则确定将所述唤醒语音信号作为追加的训练样本。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述业务指令的得分因子与以下至少一个参数有关:业务的私密性、业务的历史应用频率。
4.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,将有效的唤醒语音信号作为追加的训练样本之前,所述方法还包括:
对所述有效的唤醒语音信号进行处理,其中,所述处理包括以下至少一种操作:降噪处理和去除静音段处理。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述采用所述训练样本训练所述语音对象识别模型之前,所述方法还包括:
根据预设的训练样本建立所述语音对象识别模型。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述采用所述训练样本训练所述语音对象识别模型,包括:
根据所述有效的唤醒语音信号以及所述预设的训练样本,生成修正语音对象识别模型;
采用所述修正语音对象识别模型对所述语音对象识别模型进行更新。
7.一种语音对象识别装置,其特征在于,所述装置包括:
语音获取单元,用于接收语音对象的语音,获取所述语音中的语音信号,其中,所述语音信号包括唤醒语音信号和业务指令的语音信号;
唤醒单元,用于将所述语音获取单元获取的所述唤醒语音信号与语音对象识别模型进行匹配;
执行单元,用于若所述唤醒单元匹配成功,则执行业务指令;
模型训练单元,用于当所述执行单元执行所述业务指令成功时,若根据所述唤醒语音信号对应的置信因子和所述业务指令对应的得分因子,确定将所述唤醒语音信号作为追加的训练样本,则采用所述训练样本训练所述语音对象识别模型。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
训练样本追加单元,用于判断所述唤醒语音信号的置信因子和所述业务指令的得分因子的加权之和是否大于或等于设定阈值;若所述唤醒语音信号的置信因子和所述业务指令的得分因子的加权之和大于或等于设定阈值,则确定将所述唤醒语音信号作为追加的训练样本。
9.如权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述业务指令的得分因子与以下至少一个参数有关:业务的私密性、业务的历史应用频率。
10.如权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
唤醒语音信号处理单元,用于对有效的唤醒语音信号进行处理,其中,所述处理包括以下至少一种操作:降噪处理和去除静音段处理。
11.如权利要求10所述的装置,其特征在于,所述模型训练单元还用于根据预设的训练样本建立所述语音对象识别模型。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述模型训练单元具体用于:
根据所述有效的唤醒语音信号以及所述预设的训练样本,生成修正语音对象识别模型;
采用所述修正语音对象识别模型对所述语音对象识别模型进行更新。
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