[发明专利]语音语义识别模型构建方法、语义识别方法、装置及设备

说明书

本申请涉及一种语音语义识别模型构建方法、语义识别方法、装置及设备，其中，构建方法包括：先从语音样本信号中提取语音特征，对语音特征中根据预设规则随机选取的特征值进行隐码操作，将经过隐码操作后的语音特征输入值预构建的语音语义识别模型中，通过模型对隐码操作后的语音特征进行编码后，分别输入至第一解码层和第二解码层进行解码，基于不同的解码结果生成语音特征属于第i语义标签对应的第一条件概率和第二条件概率，当根据第一条件概率和第二条件概率，确定语音语义识别模型满足预设要求时，确定语音语义识别模型构建完成，其中隐码操作可以在原有样本的数量上增加区别于原样本的数据，降低样本收集及标注所需的开销。

技术领域

本申请涉及语音语义识别技术领域，尤其涉及一种语音语义识别模型构建方法、语义识别方法、装置及设备。

背景技术

随着语音助手等应用的兴起，语音语义识别技术的应用越来越普及，目前在进行语音语义识别时，通常需要先利用语音识别模块将语音语义识别成文本，然后再利用自然语言理解模块对文本进行语义理解，得到最终的语义结果。

相关技术中，在对语音识别模型进行构建时，首先要通过大量的预训练数据对语音识别模块和自然语言理解模块进行预训练，然后再利用大量的样本数据对基于两者构建的语音语义识别模型进行进一步地训练，直到满足训练条件，完成对语音识别模型的构建。上述过程中，会涉及到大量的预训练数据和样本数据，而这些数据通常需要预先收集以及标注，需要付出较高的开销，从而导致语音语义识别模型的构建成本过高。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种语音语义识别模型构建方法、语义识别方法、装置及设备。

根据本申请的第一方面，提供一种从语音样本信号中提取语音特征；

从语音样本信号中提取语音特征；

根据预设选取规则在所述语音特征中随机选取特征值进行隐码操作；

将经过隐码操作后的语音特征输入至预构建的语音语义识别模型，其中，所述预构建的语音语义识别模型包括：编码层、第一解码层以及第二解码层；

通过所述编码层对经过隐码操作后的语音特征进行编码，获取编码结果；

将所述编码结果输入至所述第一解码层，对所述编码结果解码后，基于解码结果生成所述语音特征属于预配置的第i语义标签对应的第一条件概率；

以及，将所述编码结果输入至所述第二解码层，对所述编码结果解码后，基于解码结果生成所述语音特征属于所述第i语义标签对应的第二条件概率，i为正整数；

当根据所述第一条件概率和所述第二条件概率，确定所述语音语义识别模型满足预设要求时，确定所述语音语义识别模型构建完成。

可选的，根据所述第一条件概率和所述第二条件概率，确定所述语音语义识别模型是否满足预设要求，具体包括：

根据所述第一条件概率和所述第二条件概率，生成验证数值；

确定所述验证数值与参考值之间的差值，当所述差值符合所述预设要求时，确定所述语音语义识别模型满足预设要求，所述语音语义识别模型构建完成。

可选的，所述根据预设选取规则在所述语音特征中随机选取特征值进行隐码操作，具体包括：

根据所述语音特征，生成语音特征频谱图；

从所述频谱图中随机选取目标图像区域，对所述目标图像区域中的特征值进行隐码；

和/或，以所述频谱图对应的时间维度为基准，随机选取目标时间区域，对处于所述目标时间区域中的特征值进行隐码；

和/或，以所述频谱图对应的频率维度为基准，随机选取目标频率区域，对处于所述目标频率区域中的特征值进行隐码。