[发明专利]一种针对特定场景的语音转文字的优化方法及系统

说明书

本发明提供一种针对特定场景的语音转文字的优化方法，其步骤包括：收集该特定业务场景所需的业务数据，根据采集到的数据，经过算法库和人工标注得到不同分类场景的文本库。在语音转换文字的过程中，将文字的内容做分词切割，然后通过tf‑idf词频算法将词语与训练得到的文本库做比对，根据词汇是否是属于文本库判断这句话中每个词的分类，最终将这些在文本库中有所属的词语作为语音转文字的依据，转换得到最接近该场景业务的文字。本发明还提出一种针对特定场景的语音转文字的优化系统，包括原始数据汇聚模块、文本词库模块、词汇识别模块。本发明可以提高语音识别功能在特定业务场景中的适应性，进而提高语音识别功能在各种场景中推广的可能性。

技术领域

本发明涉及一种已知特定场景下语音识别的优化方案，属于语音文字转换技术领域。

背景技术

医疗卫生是国家民生建设中的一个重要环节，随着全国医疗基础建设的不断普及和完善，高效的后勤管理和信息化建设成了众多医院逐步重视的问题。目前国内很多医院的后勤管理方式正处于从以人为参与为主向信息化自动化转型的阶段，这其中也存在一些特殊场景和问题。

医院后勤工作人员的平均信息化水平偏低，在使用复杂的界面来处理复杂流程操作或信息查询时，会感觉相较传统的纸质方式更加困难，宁愿选择传统方式。为了让工作人员更容易地使用信息化系统，人工智能、语音录入的方案逐渐被一些软件系统使用，工作人员直接将通过语音对话的方式录入业务信息，系统自动识别出语义并代为执行操作。这样的方式可以有效降低医院后勤工作人员对信息化后勤系统的使用门槛，提高系统功能的使用率。

常规的人工智能自然语言处理的方式是针对普遍大众的日常使用，并没有对某一个特定领域做处理，所以在特定领域使用常规方式时会出现一些问题：

（1）、常规通用的语音识别工具会出现在语音转文字的时候遗漏第一个字和最后一个字的情况，这种情况在日常使用中，对使用者判断语义影响不大，但是对于需要将语音识别为业务信息并自动执行的智能后勤系统来说，会引起业务无法识别的情况，比如说：“告诉我今日我的所有空调保修”，如果系统识别结果是“告诉我今日我的所有空调保”，则会使系统无法识别出具体业务。

（2）、常规的语音转换功能存在一定的业务场景缺陷，对于医院后勤领域一些生僻的、专有的、不常见的词语会经常出现翻译错误的情况，通用翻译会以符合通用语言逻辑的结果作为优先选项，如“保修”会和“暴雪”等日常词汇混淆，使系统无法准备识别出具体业务。

（3）、对于通用语音识别工具来说，一些读音相近的词会因为没有场景前提、没有权重的关系导致遇到模棱两可的选择，如“保修”和“报销”都是符合系统的两种实际存在的业务。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对人工智能自然语言处理在特定领域中出现的一些问题，提出一种针对特定场景的语音转文字的优化方式，以解决通用方式适应性不够的问题，使转换结果更加趋向于该场景的业务，提高语音转文字的准确性以及对场景的适应性。

本发明为了解决上述技术问题，而采用以下技术方案：

本发明所提出的一种针对特定场景的语音转文字的优化方法，包括以下步骤：

（1）首先收集该特定业务场景所需的业务数据，根据采集到的数据，经过算法库和人工标注得到不同分类场景的文本库；

（2）在语音转换文字的过程中，当一条语音被录入系统中时，通过常规语音转换工具将语音转换为文字，然后将文字的内容做分词切割处理；

（3）将切割处理后的各个分词与步骤（1）训练得到的文本库做比对，通过tf-idf词频算法做统计，以确认各词汇是否是属于本系统的业务词汇；

（4）根据步骤（3）中的比对方法对该条语音的首尾词做有效性检查，确定首尾词语是否是有效词语，若不是，则在业务文本库中寻找最接近的词对其做补充修复；