[发明专利]一种信息识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别音频；

确定表征所述待识别音频的声学特征的特征向量；

基于所述特征向量以及预先训练的信息识别模型，得到所述待识别音频对应的服务标签；

依据所述服务标签确定出与所述服务标签相匹配的服务信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务标签包括年龄识别结果；

所述基于所述特征向量以及预先训练的信息识别模型，得到所述待识别音频对应的服务标签的步骤，包括：

将所述特征向量输入所述信息识别模型，得到所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值；

依据所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值，确定出所述待识别音频对应的年龄识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信息识别模型包括第一网络及第二网络；

所述将所述特征向量输入所述信息识别模型，得到所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值的步骤，包括：

将所述特征向量输入所述信息识别模型，利用所述第一网络对所述特征向量进行特征提取，得到第一特征图；

将从所述第一网络提取到的第一特征图输入所述第二网络并进行分类，得到所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一网络包括卷积层及统计池化层；

所述将所述特征向量输入所述信息识别模型，利用所述第一网络对所述特征向量进行特征提取，得到第一特征图的步骤，包括：

将所述特征向量输入所述信息识别模型，利用所述卷积层的卷积核和卷积核偏置对所述特征向量进行卷积处理，得到第一输出特征图；

利用所述统计池化层对所述第一输出特征图进行统计池化处理，得到第一特征图。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二网络包括全连接层及多类逻辑回归层；

所述将从所述第一网络提取到的第一特征图输入所述第二网络并进行分类，得到所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值的步骤，包括：

将从所述第一网络提取到的第一特征图输入所述全连接层，利用所述全连接层对第一特征图进行降维，得到第一向量；

将所述第一向量输入所述多类逻辑回归层，得到所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值，确定出所述待识别音频对应的年龄识别结果的步骤，包括：

将所述特征向量在各个预设年龄区间的概率值进行加权平均，得到所述待识别音频对应的年龄识别结果。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，服务器预先存储有多个预设年龄区间及每个预设年龄区间对应的服务内容；

所述依据所述服务标签确定出与所述服务标签相匹配的服务信息的步骤，包括：

依据所述年龄识别结果，从所述多个预设年龄区间中确定出所述年龄识别结果所属的目标年龄区间；

获取所述目标年龄区间对应的服务内容，得到与所述服务标签相匹配的服务信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务标签包括性别识别结果；

所述基于所述特征向量以及预先训练的信息识别模型，得到所述待识别音频对应的服务标签的步骤，包括：

将所述特征向量输入所述信息识别模型，得到所述特征向量在各个预设性别类别的概率值；

利用预先训练的隐马尔科夫模型对所述特征向量在各个预设性别类别的概率值进行约束，得到所述待识别音频对应的性别识别结果。