[发明专利]一种信息处理方法及相关产品

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，应用于计算装置内，所述计算装置包括通信单元以及运算单元，所述方法包括：

所述计算装置控制所述通信单元获取用户输入的待识别语音；

所述计算装置控制所述运算单元获取运算指令，以调用所述运算指令对所述待识别语音进行语音识别处理，从而获得所述待识别语音所对应的目标文本信息；

其中，所述运算指令为预先设置用于语音识别的指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算装置还包括寄存器单元以及控制器单元，所述计算装置控制所述运算单元获取运算指令，以调用所述运算指令对所述待识别语音进行语音识别处理，从而获得所述待识别语音所对应的目标文本信息包括：

所述计算装置控制所述控制器单元从所述寄存器单元中提取第一运算指令以及网络模型关联的第二运算指令，并发送给所述运算单元；

所述计算装置控制所述运算单元调用所述第一运算指令对所述待识别语音进行预处理，从而获得待识别的中间语音，所述预处理包括时频转换；

所述计算装置控制所述运算单元调用所述网络模型关联的第二运算指令对所述中间语音进行语音识别处理，从而获得目标文本信息；

其中，所述网络模型包括预置的神经网络模型或者非神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一运算指令为用于构成时频转换算法的指令，所述时频转换算法包括以下中的至少一项：快速傅里叶变换算法、矩形窗算法、汉明窗算法以及神经网络算法。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用所述网络模型关联的第二运算指令对所述中间语音进行语音识别处理，从而获得目标文本信息包括：

所述计算装置控制所述运算单元调用所述网络模型关联的第二运算指令，对所述中间语音进行语音识别，从而获得多个文本信息；

所述计算装置控制所述运算单元调用第三运算指令，分别计算所述多个文本信息各自对应的得分，以从多个得分中选取得分超过预设阈值的文本信息，作为所述目标文本信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述网络模型为神经网络模型时，所述神经网络模型包括以下功能层中的任一项或多项的组合：卷积运算层、池化pooling层、激活softmax层、批归一化batch normalization层以及全连接层；其中，所述卷积运算层的运算是通过卷积运算指令实现的，所述pooling层的运算是通过pooling指令实现的，所述激活层的运算是通过激活指令实现的，所述batch normalization层的运算是通过batch normalization指令实现的，所述全连接层的运算是通过全连接指令实现的。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算装置还包括数据访问单元和存储介质，

所述计算装置控制所述运算单元将所述目标文本信息发送给所述数据访问单元，以存储至所述存储介质中。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述运算单元包括通过互联模块互联的主运算模块以及多个从运算模块，所述运算指令为卷积运算指令时，

所述调用所述运算指令对所述待识别语音进行语音识别处理包括：

所述计算装置控制所述从运算模块实现卷积神经网络算法中的输入数据和卷积核的卷积运算，所述输入数据为所述待识别语音，所述卷积神经网络算法与所述卷积运算指令对应；

所述计算装置控制所述互联模块实现所述主运算模块与所述从运算模块之前的数据传输，在神经网络全连接层正向运算开始之前，所述主运算模块通过互联模块将所述输入数据发送给每个从运算模块，在从运算模块计算结束后，互联模块逐级将各个从运算模块的输出标量拼成中间向量，并返回给主运算模块；

所述计算装置控制所述主运算模块将所有输入数据对应的中间向量拼接成中间结果，并对所述中间结果执行后续运算。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述中间结果执行后续运算包括：

所述计算装置控制所述主运算模块将中间结果与偏置数据相加，然后执行激活操作。