[发明专利]一种语音唤醒方法、存储介质及终端

说明书

本发明公开了一种语音唤醒方法、存储介质及终端，所述方法包括：步骤A、采集用户录音并进行预处理，之后将预处理后的录音数据进行计算识别，得到识别的结果与置信度；步骤B、判断置信度是否达到预设的可信度阈值，若达到则触发第一类唤醒，若结果存疑则进入步骤C，其中，所述结果存疑为置信度接近但未达到可信度阈值；步骤C、判断最近预定时间内是否有相同的存疑事件记录，当有时则触发第二类唤醒，并反馈给用户确认；步骤D、判断用户是否确认本次第二类唤醒为误唤醒操作，若否，则自动降低可信度阈值，并学习保存当前的用户状态和对应的环境条件。本发明通过对用户行为和环境的的自主学习，提升语音识别唤醒率，降低语音识别的误唤醒率。

技术领域

本发明涉及语音唤醒技术领域，尤其涉及的是一种语音唤醒方法、存储介质及终端。

背景技术

目前市场上语音唤醒引擎的工作模式是录音收集用户录音，对录音进行计算分析，匹配搜索，当匹配到唤醒词达到一定置信度时，触发唤醒逻辑。当用户处于不同的状态和环境下时，无法对置信度做出调整，不能提升语音唤醒率和降低误唤醒率。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于提供一种语音唤醒方法、存储介质及终端，从而克服现有的语音唤醒技术，当用户处于不同的状态和环境下时，无法对置信度做出调整，不能提升语音唤醒率和降低误唤醒率的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种语音唤醒方法，其中，包括：

步骤A、采集用户录音并进行预处理，之后将预处理后的录音数据进行计算识别，得到识别的结果与置信度；

步骤B、判断置信度是否达到预设的可信度阈值，若达到，则触发第一类唤醒，若结果存疑，则进入步骤C，其中，所述结果存疑为置信度接近但未达到可信度阈值；

步骤C、判断最近预定时间内是否有相同的存疑事件记录，当有时，则触发第二类唤醒，并反馈给用户确认；

步骤D、判断用户是否确认本次第二类唤醒为误唤醒操作，若否，则自动降低可信度阈值，并学习保存当前的用户状态和对应的环境条件。

所述的语音唤醒方法，其中，所述步骤D还包括步骤：若用户确认本次第二类唤醒是误唤醒操作，则维持可信度阈值不变。

所述的语音唤醒方法，其中，所述步骤D中，通过检测预定时间内是否有接收到触发取消唤醒的操作，判断用户是否确认本次第二类唤醒属于误唤醒操作。

所述的语音唤醒方法，其中，所述方法还包括：

步骤E、触发第一类唤醒后反馈给用户，判断用户是否确认本次第一类唤醒为误唤醒操作，若是，则自动提高可信度阈值，并学习保存当前的用户状态和对应的环境条件。

所述的语音唤醒方法，其中，所述步骤E还包括：

若用户确认本次第一类唤醒不是误唤醒操作，则维持可信度阈值不变。

所述的语音唤醒方法，其中，所述步骤C还包括：

当最近预定时间内没有相同的存疑事件记录时，则不触发唤醒，同时学习记录当前发生的存疑事件。

所述的语音唤醒方法，其中，所述步骤A中，预处理过程包括：增加有效信号的信噪比。

所述的语音唤醒方法，其中，所述步骤A中，采用基于语音引擎的语音识别算法对预处理后的录音数据进行计算识别。

一种存储介质，其中，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如上任一项所述的语音唤醒方法。