[发明专利]将会议语音识别为文本的方法、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201810581922.4 申请日: 2018-06-07
公开(公告)号: CN108847241B 公开(公告)日: 2022-09-13
发明(设计)人: 王健宗;于夕畔;肖京 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G10L15/26 分类号: G10L15/26
代理公司: 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 代理人: 杨毅玲
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 会议 语音 识别 文本 方法 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种将会议语音识别为文本的方法,其特征在于,所述方法包括:

通过语音识别技术将待识别的会议语音转化为文本,作为初始语音识别文本;

将所述初始语音识别文本与预设文本数据库进行匹配,得到匹配后的语音识别文本,包括:

将所述初始语音识别文本与预设第一文本数据库进行匹配,得到第一匹配结果,所述预设第一文本数据库中存储有多个语气词;

将所述第一匹配结果与预设第二文本数据库进行匹配,得到第二匹配结果,所述预设第二文本数据库中存储有多个专业词及对应的拼音;

将所述第二匹配结果与预设第三文本数据库进行匹配,所述预设第三文本数据库中存储有多个禁忌敏感词;

根据所述匹配后的语音识别文本生成具有可编辑状态的语音识别文本草稿;

当侦测到所述语音识别文本草稿上接收到了编辑操作时,根据所述编辑操作后的语音识别文本生成具有不可编辑状态的语音识别文本,作为最终语音识别文本;

所述将所述初始语音识别文本与预设第一文本数据库进行匹配包括:

判断所述初始语音识别文本中是否存在与预设第一文本数据库中的词语相匹配的第一词语;

当确定所述初始语音识别文本中存在与预设第一文本数据库中的词语相匹配的第一词语时,根据预先训练的基于深度学习网络的语气词模型判断所述相匹配的第一词语是否为待删除的语气词,其中所述基于深度学习网络的语气词模型的训练方法包括:获取大量的带有第一文本数据库中的词语的文本;将所述文本划分为正样本文本和负样本文本,所述正样本文本为需要保留语气词的文本,所述负样本文本为需要删除语气词的文本;

当确定所述相匹配的第一词语为待删除的语气词时,将所述初始语音识别文本中相匹配的第一词语进行剔除;

当确定所述相匹配的第一词语不为待删除的语气词时,将所述初始语音识别文本中相匹配的第一词语进行保留。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一匹配结果与预设第二文本数据库进行匹配包括:

将所述第一匹配结果中的词语转换为第一拼音;

判断所述预设第二文本数据库中是否存在与所述第一拼音相同的第二拼音;

当确定所述预设第二文本数据库中存在与所述第一拼音相同的第二拼音时,将第二拼音对应的词语提取出来,作为第一拼音对应的词语。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第二匹配结果与预设第三文本数据库进行匹配包括:

判断所述第二匹配结果中是否存在与预设第三文本数据库中的词语相匹配的第三词语;

当确定所述第二匹配结果中存在与预设第三文本数据库中的词语相匹配的第三词语时,将所述第二匹配结果中相匹配的第三词语剔除。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述编辑操作后的语音识别文本生成具有不可编辑状态的语音识别文本包括:

当接收到的编辑操作为确认操作时,直接生成具有不可编辑状态的语音识别文本;

当接收到的编辑操作为修改操作时,接收用户的手动修改并保存修改的新内容,当再次接收到确认操作时,生成具有不可编辑状态的语音识别文本。

5.如权利要求1至4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

将对应修改处的原始词语及用户修改后的新词语进行关联存储;

在后续通过语音识别技术时,根据修改后的新词语将待识别的会议语音转化为文本。

6.如权利要求1至4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

预先存储每个词语对应的多种形式,所述多种形式包括:简繁体形式、加空格形式及形近字;

将所述初始语音识别文本与预设文本数据库的每个词语对应的多种形式进行匹配。

7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器和存储器,所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的将会议语音识别为文本的方法。

8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的将会议语音识别为文本的方法。

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