[发明专利]一种本地离线智能语音识别模组识别率检测系统及方法

说明书

一种本地离线智能语音识别模组识别率检测系统,包括待测语音识别模组的麦克风安放区和语音数据库，所述语音数据库内存储有多个音频数据及与音频数据唯一对应的标准文本；还包括与语音数据库连接的音频数据播放器和比较模块，所述比较模块连接有文本转化串口和统计输出模块。本发明还公开了一种本地离线智能语音识别模组识别率检测方法。采用本发明所述本地离线智能语音识别模组识别率检测系统及方法，通过记录播报命令词文本和收集语音识别模组文本结果，进行匹配后给出结果判定，提高了测试的效率，保证了测试结果的一致性及可复现性。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种本地离线智能语音识别模组识别率检测系统及方法。

背景技术

语音识别是一门交叉学科，涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。语音识别和自然语言理解相结合，已成为全球互联网切实可用的新接口。而且，语音技术还会与触控、体感等操控方式相结合，创造出更人性化的交互体验。近年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域及市场。

自苹果公司在iphone4s上推出的siri语音助手之后，包括微软、谷歌、亚马逊，以及国内的百度、讯飞等等也推出了各自基于语音交互的产品。语音识别根其对网络的依赖分为在线识别和本地离线识别，相对于在线识别而言，本地离线识别打消了用户对隐私和安全的顾虑，且用户使用时不依赖于网络，本地离线语音识别市场正逐步增长扩大。

目前，语音识别主要有以下几个问题：1)语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的。一个人的说话方式随着时间变化。2)语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的。这在英语和汉语中常见。3)单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。4)环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。受以上因素的影响，在对本地语音模组进行识别率测试时，各使用者或评价者之间很难在识别率上达成一致。

发明内容

为提供一种对本地语音模组的更加客观公正的评价方式，本发明公开了一种本地离线智能语音识别模组识别率检测系统及方法。

本发明所述本地离线智能语音识别模组识别率检测系统,包括待测语音识别模组的麦克风安放区和语音数据库，所述语音数据库内存储有多个音频数据及与音频数据唯一对应的标准文本；

还包括与语音数据库连接的音频数据播放器和比较模块，所述比较模块连接有文本转化串口和统计输出模块。

优选的，所述音频数据播放器具有音量调节装置，所述检测系统还包括声压检测装置，所述声压检测装置与所述音量调节装置控制连接，所述声压检测装置设置在所述麦克风安放区。

优选的，所述声压检测装置还连接有环境噪音检测器。

优选的，所述音频数据播放器为高保真喇叭或人工嘴。

优选的，还包括噪音播报器。

优选的，所述语音数据库和比较模块之间连接有延时模块，所述延时模块与所述文本转化串口控制连接。

本发明还公开了一种本地离线智能语音识别模组识别率检测方法，包括如下步骤：

S1.进行初始设置；

S2.音频数据播放器按顺序播放语音数据库中的音频文件，待测语音识别模组对播放的音频文件进行识别并输出识别结果，通过文本转化串口输入比较模块；

S3.比较模块从语音数据库调取标准文本并与文本转化串口的输出识别文本进行比较，输出比较结果到统计输出模块；

S4.统计输出模块输出多组数据的比较结果并计算识别率。