[发明专利]一种语音识别方法和装置

权利要求书

1.一种语音识别方法，应用于移动终端，其特征在于，包括： 

接收输入的语音片段； 

根据子空间分布聚类SDC计算所述语音片段每一帧的多个声学得分； 

根据所述声音片段的输入长度，以帧为单位，将得到的所述多个声学得分和移动终端词汇库中的n个词汇进行比对并累加每一帧比对后的声学得分，得到n个声学总分，n为大于等于1的整数，其中总分最高的设定为所述语音片段的最优声学总分； 

计算在输入长度内的所述语音片段每一帧的最高声学得分之和，得到背景声学总分； 

比对最优声学总分和背景声学总分是否满足预订阈值； 

如果是，则确定所述语音片段为最优声学得分所对应的词汇； 

如果否，则确定所述语音片段为错误的输入，拒识所述语音片段。 

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算在输入长度内的所述语音片段每一帧的最高声学得分之和，得到背景声学总分，还包括： 

使用近似算法计算背景声学总分，具体为： 

将高斯混合模型GMM回退到单高斯模型； 

对获得的单高斯模型进行聚类操作，得到多个聚类码本模型，并记录对应所述聚类码本模型的高斯混合模型唯一对应的ID； 

根据所述多个聚类码本模型计算输入的所述语音片段的每一帧的声学得分； 

确定每一帧声学得分最高的聚类码本模型，根据所记录的所述高斯混合模型唯一对应的ID确定对应所述每一帧声学得分最高的聚类码本模型的高斯混合模型； 

根据所述确定对应所述每一帧声学得分最高的聚类码本模型的高斯混合模型计算输入的所述语音片段的声学得分，确定每一帧最高的声学得分； 

根据所述语音片段的输入时间长度对所述每一帧最高的声学得分求和，得到背景声学总分。 

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将高斯混合模型GMM回退到单高斯模型具体为： 

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据子空间分布聚类SDC计算所述语音片段每一帧的多个声学得分，还包括： 

使用近似算法计算声学得分，具体计算公式为： 

其中，w_m为每个码本高斯占总码本高斯的权重为每一维进行SDC后的码本高斯的近似计算码本高斯得分，K为每一维进行SDC后的码本高斯的个数。 

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述 取log后进行加运算。 

6.一种语音识别装置，应用于移动终端，其特征在于，包括： 

语音接收单元，用于接收输入的语音片段； 

聚类计算单元，用于根据子空间分布聚类SDC计算所述语音片段每一帧的多个声学得分； 

比较累加单元，用于根据所述声音片段的输入长度，以帧为单位，将得到的所述多个声学得分和移动终端词汇库中的n个词汇进行比对并累加每一帧比对后的声学得分，得到n个声学总分，n为大于等于1的整数，其中总分最高的设定为所述语音片段的最优声学总分； 

背景声学总分计算单元，用于计算在输入长度内的所述语音片段每一帧的最高声学得分之和，得到背景声学总分； 

比对判断单元，用于比对最优声学总分和背景声学总分是否满足预订阈值； 

如果是，则执行识别单元；如果否，则执行拒识单元； 

所述识别单元，用于确定所述语音片段为最优声学得分所对应的词汇； 

所述拒识单元，用于确定所述语音片段为错误的输入，拒识所述语音片段。