[发明专利]一种训练语音识别模型、识别语音的方法及装置

权利要求书

1.一种训练语音识别模型的方法，其特征在于，包括：

获取多条基础语音信息；

基于多种环境下的噪声语音信息和/或不同类型车辆对应的车内冲击响应信息对所述基础语音信息进行扩展处理，得到样本语音信息；

基于所述样本语音信息和所述样本语音信息对应的实际语音识别结果，训练语音识别模型；所述语音识别模型用于对待识别语音进行语音识别。

2.根据权利要求1所述的方法，特征在于，获取所述基础语音信息，包括：

获取原始语音信息；

从所述原始语音信息中截取包含人声的第一目标语音信息；

基于所述第一目标语音信息，生成所述基础语音信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一目标语音信息，生成所述基础语音信息，包括：

对所述第一目标语音信息进行如下一种或者多种处理，得到所述基础语音信息：

噪声过滤处理、去除静音处理、方言分类处理、无效语音过滤处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述噪声语音信息，包括：

在多种环境下，基于车载语音系统，获取原始车载语音信息；

从所述原始车载语音信息中截取不包含人声以及静音的第二目标语音信息；

基于所述第二目标语音信息，得到所述噪声语音信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标语音信息，得到所述噪声语音信息，包括：

剔除所述第二目标语音信息中信噪比高于预设信噪比阈值的信息，得到所述噪声语音信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述车内冲击响应信息，包括：

针对多种类型的车辆中的每种车辆，在该种类型的车辆内至少一个位置播放扫频语音信号，并在播放所述扫频语音信号时基于车载语音系统获取混响语音信息；

基于各个位置分别对应的所述混响语音信息、所述扫频语音信号的逆扫频语音信号，得到与各个位置分别对应的车内冲击响应信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当基于所述噪声语音信息，对基础语音信息进行扩展处理时，得到所述样本语音信息，包括：

将所述噪声语音信息与所述基础语音信息进行叠加处理，生成所述样本语音信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当基于不同类型车辆对应的车内冲击响应信息，对基础语音信息进行扩展处理时，得到所述样本语音信息，包括：

将不同类型车辆分别对应的车内冲击响应信息，与所述基础语音信息进行卷积处理，生成所述样本语音信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当基于多种环境下的噪声语音信息和不同类型车辆对应的车内冲击响应信息，对基础语音信息进行扩展处理时，得到所述样本语音信息，包括：

将所述噪声语音信息与所述基础语音信息进行叠加处理，生成第一中间语音信息；

将不同类型车辆分别对应的车内冲击响应信息，与所述第一中间语音信息进行卷积处理，生成所述样本语音信息；

或者，

将不同类型车辆分别对应的车内冲击响应信息，与所述基础语音信息进行卷积处理，生成第二中间语音信息；

将所述噪声语音信息与所述第二中间语音信息进行叠加处理，生成所述样本语音信息。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述噪声语音信息和/或所述车内冲击响应信息对所述基础语音信息进行扩展处理之前，还包括：将所述基础语音信息进行语速变速处理；

所述基于所述噪声语音信息和/或所述车内冲击响应信息对所述基础语音信息进行扩展处理，得到样本语音信息，包括：

基于所述噪声语音信息和/或所述车内冲击响应信息对进行了语音变速处理后的所述基础语音信息进行扩展处理，得到所述样本语音信息。