[发明专利]语音搜索优化方法、装置和系统

说明书

本发明涉及一种语音搜索优化方法,包括步骤：获取输入信号，并将输入信号与预置模板进行匹配分析；若存在与输入信号匹配的预置模板，则重置WFST网络的搜索状态；根据重置搜索状态后的WFST网络，对与输入信号匹配的预置模板进行前置搜索，获得与预置模板相对应的优化WFST网络；根据优化WFST网络，完成各帧的语音信号的搜索，得到搜索结果。还公开一种语音搜索系统。通过在输入信号与预置模板相匹配时，重置WFST网络的搜索状态，进而根据预置模板在重置搜索状态后的WFST网络中进行前置搜索，得到并根据优化WFST网络对各帧的语音信号进行搜索，输出搜索结果。解决了传统的语音识别方式仍然存在识别准确率不高的问题，达到了大幅提升语音识别准确率的效果。

技术领域

本发明涉及语音识别技术领域，特别是涉及一种语音搜索优化方法、装置和语音搜索系统。

背景技术

随着信息技术的不断革新，各种智能设备也在快速更新换代。作为众多智能设备的热门技术之一的语音识别技术，即是一种数据信息应用的典型代表。语音识别技术能够将给定的语音识别成对应的文字信息，因此，被广泛应用在各种智能交互设备上，例如智能交互设备的语音唤醒功能和语音助手等功能。

传统的语音识别方式，一般是将输入的语音信号按帧提取特征，并根据声学模型计算出相应分类的概率，搜索部分从WFST网络的开始节点，根据每帧的分类概率，逐帧搜索遍历直至完成全部语音输入帧的搜索，根据所得到的路径获取最终的识别结果。然而，发明人在实现本发明的过程中，发现传统的语音识别方式仍然存在识别准确率不高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对传统的语音识别方式仍然存在识别准确率不高的问题，提供一种语音搜索优化方法，一种语音搜索优化装置以及一种语音搜索系统。

为实现上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：

一方面，本发明实施例提供一种语音搜索优化方法，包括步骤：

获取输入信号，并将所述输入信号与预置模板进行匹配分析；

若存在与所述输入信号匹配的所述预置模板，则重置WFST网络的搜索状态；

根据重置搜索状态后的所述WFST网络，对与所述输入信号匹配的所述预置模板进行前置搜索，获得与所述预置模板相对应的优化WFST网络；

根据所述优化WFST网络，完成各帧的语音信号的搜索，得到搜索结果。

在其中一个实施例中，所述输入信号包括所述语音信号；将所述输入信号与预置模板进行匹配分析的过程，包括：

对所述语音信号进行特征提取，得到所述语音信号的声学特征信息；

将所述声学特征信息与所述预置模板的声学特征信息进行匹配。

在其中一个实施例中，将所述输入信号与预置模板进行匹配分析的过程，还包括：

对所述语音信号进行语音识别，得到识别结果；

将所述识别结果与所述预置模板进行匹配。

在其中一个实施例中，若存在与所述输入信号匹配的预置模板，则重置WFST网络的搜索状态的步骤之前，还包括：

获取所述语音信号；

对所述语音信号进行特征提取，得到所述语音信号的声学特征信息；

根据所述声学特征信息，通过预先训练的声学模型对所述语音信号进行分类计算，得到所述语音信号的分类及对应的分类概率；其中，所述分类概率用于所述WFST网络对所述语音信号的搜索。

在其中一个实施例中，所述输入信号还包括所述声学特征信息；将所述输入信号与预置模板进行匹配分析的过程，还包括：