[发明专利]语音中关键词的检测方法和存储介质

说明书

本申请公开了一种语音中关键词的检测方法和存储介质。其中，该方法包括：采集监测到的待检测语音，其中，待检测语音中包含了需要检测的至少一目标关键词；调用关键词预测模型，其中，关键词预测模型为基于多个第一噪声增强样本之间的交叉熵损失进行监督学习，以及基于多个第二噪声增强样本之间的对比损失进行对比学习而训练生成，多个第一噪声增强样本为对第一语音样本进行混合数据增强而得到，不同第二噪声增强样本分别为对相同类型的多个第二语音样本进行混合数据增强而得到；使用关键词预测模型从待检测语音中提取出噪声增强特征；从待检测语音中去除噪声增强特征，以识别出目标关键词。本申请解决了对关键词进行检测的鲁棒性低的技术问题。

技术领域

本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种语音中关键词的检测方法和存储介质。

背景技术

目前，关键词检测可以用于在给定的话语中检测预先确定的单词，比如，提前设定通过对手机发出命令，比如，“你好”时可以激活手机，则当在话语中检测到“你好”时，可以激活手机。

在相关技术中，是通过语音交互应用功能完成对给定话语中的单词进行检索，但是，上述方法依赖于干净或近距离交谈的音频集，在噪声环境下，精度下降，容易被错误激活，存在对关键词进行检测的鲁棒性低的技术问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种语音中关键词的检测方法和存储介质，以至少解决对关键词进行检测的鲁棒性低的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种语音中关键词的检测方法和存储介质。该方法可以包括：采集监测到的待检测语音，其中，待检测语音中包含了需要检测的至少一目标关键词；调用关键词预测模型，其中，关键词预测模型为基于多个第一噪声增强样本之间的交叉熵损失进行监督学习，以及基于多个第二噪声增强样本之间的对比损失进行对比学习而训练生成，多个第一噪声增强样本为对第一语音样本进行混合数据增强而得到，不同第二噪声增强样本分别为对相同类型的多个第二语音样本进行混合数据增强而得到；使用关键词预测模型从待检测语音中提取出噪声增强特征；从待检测语音中去除噪声增强特征，以识别出目标关键词。

根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种模型的确定方法。该方法可以包括：获取第一语音样本和多个第二语音样本，其中，多个第二语音样本的类型相同；对第一语音样本进行混合数据增强，得到多个第一噪声增强样本，且分别对相同类型的第二语音样本进行混合数据增强，得到多个第二噪声增强样本；确定多个第一噪声增强样本之间的交叉熵损失，以及确定多个第二噪声增强样本之间的对比损失；基于交叉熵损失对第一语音样本进行自监督学习，且基于对比损失对多个第二语音样本进行对比学习，得到关键词预测模型，其中，关键词预测模型用于从待检测语音中提取出噪声增强特征，以识别出待检测语音中的目标关键词。

根据本申请实施例的另一个方面，提供了另一种语音中关键词的检测方法和存储介质。该方法可以包括：采集向客户端发送的待检测语音，其中，待检测语音中包含了需要检测的至少一目标关键词；使用关键词预测模型从待检测语音中提取出噪声增强特征，其中，关键词预测模型为基于多个第一噪声增强样本之间的交叉熵损失进行监督学习，以及基于多个第二噪声增强样本之间的对比损失进行对比学习而训练生成，多个第一噪声增强样本为对第一语音样本进行混合数据增强而得到，不同第二噪声增强样本分别为对相同类型的多个第二语音样本进行混合数据增强而得到；从待检测语音中去除噪声增强特征，以识别出目标关键词；基于目标关键词激活客户端。