[发明专利]一种解码网络中非关键词模型的构建方法和装置

说明书

本申请实施例公开了一种解码网络中非关键词模型的构建方法，所述方法包括：获取待筛选的语料集合；确定所述语料集合中所包括字符对应的发音元素的出现率；将出现率满足预设阈值的发音元素构成非关键词集合；根据所述非关键词集合构建解码网络中的非关键词模型。可见，本申请中的非关键词集合中的发音元素属于应用于关键词检索中的高质量发音元素，通过该非关键词集合构建出的非关键词模型不仅容量较小，能够缓解设备的本地存储压力，而且作为非关键词模型更容易命中用户语音中非关键词对应的语音，起到了提高检索出关键词的准确性和成功率的作用。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种解码网络中非关键词模型的构建方法和装置。

背景技术

关键词检索(Keyword Spotting，KWS)是一种在连续的语音中检索出特定关键词的技术。一种可能的实现方式中，可以使用解码网络进行KWS。解码网络是根据所需检索关键词对应关键词模型和非关键词对应的非关键词模型构成的。其中，非关键词存在的作用在于与关键词构成竞争关系，以起到提高解码网络从连续语音中检索出关键词的准确性和成功率。

然而，在一些场景下，KWS主要是在设备本地实施的。而设备在本地的存储空间和数据处理能力有限，如果进行KWS所依据的非关键词数量较多，会导致解码网络的容量较大，会提高设备的本地存储压力。而且设备在利用该解码网络进行KWS时，非关键词模型需要针对较多非关键词，构建较多的非关键词解码路径，导致检索出关键词的计算量大大增加，并且，由于较多非关键词均与关键词构成竞争关系时，会对关键词的检索产生干扰，会导致检索出关键词的准确性和成功率下降。

可见，如何合理选择非关键词构建解码网络中的非关键词模型是目前亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种解码网络中非关键词模型的构建方法，以实现提高检索出关键词的准确性和成功率的作用。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种解码网络中非关键词模型的构建方法，所述方法包括：

获取待筛选的语料集合；

确定所述语料集合中所包括字符对应的发音元素的出现率；

将出现率满足预设阈值的发音元素构成非关键词集合，所述非关键词集合中发音元素的数量小于所述语料集合中所具有发音元素的数量，且所述非关键词集合中发音元素不包括关键词对应的发音元素；

根据所述非关键词集合构建解码网络中的非关键词模型。

可选的，所述语料集合包括多条语音样本，其中，任一语音样本包括至少一个字符对应的语音；

和/或，

所述语料集合包括多条文本样本，其中，任一文本样本包括至少一个字符。

可选的，在确定所述语料集合中所包括字符对应的发音元素的出现率的过程中，将发音元素相同但声调不同的发音元素作为同一个发音元素，或者，将发音元素相同且声调相同的发音元素作为同一个发音元素。

可选的，所述方法还包括：

在所述非关键词模型中建立虚拟解码路径，待检索语音通过所述虚拟解码路径得到匹配值；所述匹配值是根据所述待检索语音通过所述非关键词模型中的非关键词解码路径所得到的匹配值确定的。

可选的，所述待检索语音通过所述虚拟解码路径所得到的匹配值包括以下任意一种：

所述待检索语音通过所述非关键词模型中的非关键词解码路径所得到匹配值的平均值；

所述待检索语音通过所述非关键词模型中的非关键词解码路径所得到匹配值中的最大值或最小值；