[发明专利]一种可根据模型的提取频率训练识别模型的方法及系统

权利要求书

1.一种可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，提供复数个客户端和一服务器，所述服务器分别与复数个所述客户端远程连接，所述方法包括：

所述客户端获取说话人的一初始语音信号流；

所述客户端根据预设的说话人分割算法和说话人聚类算法，获取所述初始语音信号流中的语音信号流；

所述客户端判断所有所述语音信号流中是否存在能够作为识别对象的所述语音信号流，并将能够作为识别对象的所述语音信号流作为识别信号流输出；

所述客户端将所述识别信号流与预先形成的复数个初始识别模型进行匹配，获取匹配成功的所述初始识别模型；

所述客户端所述识别信号流作为追加的识别信号流的语句训练样本，并获取所述初始识别模型的提取频率；

所述客户端判断所述提取频率是否大于预设提取阈值，将小于或等于所述提取阈值的所述初始识别模型从所述客户端中删除；

所述客户端依据所述语句训练样本对大于所述提取阈值的所述初始识别模型进行更新；

所述服务器中存储有所有的所述初始识别模型，并依据所述语句训练样本对每个所述客户端中小于或等于所述提取阈值的所述初始识别模型进行更新，最终形成多个识别模型，每个所述识别模型对应于一个所述说话人。

2.如权利要求1所述的可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，所述客户端获取说话人的一初始语音信号流之前还包括：

所述客户端根据预设的复数个所述语句训练样本建立复数个所述初始识别模型。

3.如权利要求1或2所述的可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，所述客户端根据所述说话人分割算法与所述说话人聚类算法，分别获取所述初始语音信号流中的所述语音信号流的方法具体包括：

根据所述说话人分割算法，将所述初始语音信号流分割成多个语音分段；

根据所述说话人聚类算法，将所述语音分段进行聚类生成所述语音信号流。

4.如权利要求1或2所述的可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，所述客户端分别将所述识别信号流与复数个所述初始识别模型进行匹配，获取匹配成功的所述初始识别模型的方法具体包括：

将所述识别信号流分别与复数个所述初始识别模型进行匹配，获取所述每个所述初始识别模型与所述识别信号流的匹配度；

选取大于预设的匹配阈值的多个所述匹配度中最高的所述匹配度所对应的所述初始识别模型作为匹配成功的所述初始识别模型。

5.如权利要求3所述的可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，所述客户端分别将所述识别信号流与复数个所述初始识别模型进行匹配，获取匹配成功的所述初始识别模型的方法具体包括：

将所述识别信号流分别与复数个所述初始识别模型进行匹配，获取所述每个所述初始识别模型与所述识别信号流的匹配度；

选取大于预设的匹配阈值的多个所述匹配度中最高的所述匹配度所对应的所述初始识别模型作为匹配成功的所述初始识别模型。

6.如权利要求1，2和5中任意一项所述的可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，所述客户端依据所述语句训练样本对大于所述提取阈值的所述初始识别模型进行更新的方法具体包括：

根据匹配成功的所述初始识别模型以及预设的语句训练样本，生成修正识别模型，预设的所述语句训练样本为生成所述初始识别模型的所述识别信号流；

以所述修正识别模型对所述初始识别模型进行更新。

7.如权利要求3所述的可根据模型的提取频率训练识别模型的方法，其特征在于，所述客户端依据所述语句训练样本对大于所述提取阈值的所述初始识别模型进行更新的方法具体包括：

根据匹配成功的所述初始识别模型以及预设的语句训练样本，生成修正识别模型，预设的所述语句训练样本为生成所述初始识别模型的所述识别信号流；

以所述修正识别模型对所述初始识别模型进行更新。