[发明专利]一种语音关键词筛选方法、装置、出行终端、设备及介质

说明书

本发明涉及一种语音关键词筛选方法、装置、出行终端、设备及存储介质，其中，该语音关键词筛选方法，包括：采集第一预定时间段内的声音；将所述声音识别转换成文本；按照预定的工作分类对语音识别结果分析识别出目标词汇；输出匹配识别的目标词汇。本发明实施例通过在录音或语音转换过程中，消除不必要的静音部分，降低数据处理的负担，同语音转换可以可有效降低环境噪音带来的干扰，有效提升语音识别效果，使得应用更为广泛。

技术领域

本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及一种语音关键词筛选方法、装置、出行终端、设备及介质。

背景技术

本部分向读者介绍可能与发明实施例的各个方面相关的背景技术，相信能够向读者提供有用的背景信息，从而有助于读者更好地理解本发明实施例的各个方面。因此，可以理解，本部分的说明是用于上述目的，而并非构成对现有技术的承认。

随着计算机计算能力的逐步提升，深度学习技术的快速发展，语音识别技术在近代飞跃发展,机器语音识别以及与人的交互能力与人与人之间的交流差距慢慢缩小。语音技术(Speech Technology)让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式之一。随着语音技术的发展和交互体验的提升，用户也越来越乐于通过语音与电子设备进行交互，例如通过语音控制电子设备完成指定工作。语音作为信息传递的重要手段，在智能化时代必将成为人们关注的热点，目前，语音识别技术应用广泛，例如，手机语音服务助手、智能音箱、服务机器人等，虽然这些智能产品为我们的生活带来了便利，但其中也还有很大的提升空间，比如更强的噪声适应性，更多语言或者模式的支持。关键词识别技术是语音技术中的重要分支，用于对连续语音信号进行预定关键词的识别，即识别该连续语音信号中是否存在预定关键词，该技术在电子设备唤醒、对话交互界面初始化、音频索引和检索、以及语音密码验证等方面均有着广泛的应用。

语音关键词检测是从音频数据流中识别出特定语音关键词，以及确定该关键词出现的起止时间点的技术。当前主流的解决方案有两种，一类是将音频中的语音识别为文本，再从文本中检索出特定关键词的与语种相关的语音关键词检测；另一类是直接将音频数据逐段与关键词语音样例进行声学特征似然度匹配检索的与语种无关的语音关键词检测。在具备大量语言学先验知识基础的前提下，语种相关关键词检测方案的检测性能明显好于语种无关关键词检测方案，但对于小语种或小范围使用的密语等缺少大量语言学先验知识的场景下，只能选择语种无关关键词检测方案。

现有的语音关键词检测由于声源环境复杂多样等特点，而且语音数据又严重受短波、超短波等侦察信道高噪声的干扰。由于传统声学特征对带噪且时长很短的语音不鲁棒，直接通过声学特征似然度匹配进行检测往往效果不理想，降低关键词识别正确率。

发明内容

要解决的技术问题是如何提供一种语音关键词筛选方法、装置、出行终端、设备及介质。

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种语音关键词筛选方法、装置、出行终端、设备及介质，可以有效降低环境噪音带来的干扰，有效提升语音识别效果。

第一方面，本发明提供了一种语音关键词筛选方法，包括：

采集第一预定时间段内的声音；

将所述声音识别转换成文本；

按照预定的工作分类对语音识别结果分析识别出目标词汇；

输出匹配识别的目标词汇。

可选地，所述采集第一预定时间段内的声音包括：

按预定数量的采样点计算第二预定时间段内的能量

根据所述能量确定当前音频信号是语音/噪音还是静音；

根据静音持续的时间结束录音。

可选地，所述第二预定时间为0.1s。