[发明专利]一种语音识别的方法及终端

说明书

本发明提供一种语音识别的方法及终端，属于语音识别技术领域，其可至少部分解决现有的语音识别的方法对于方言识别时造成中心服务器需要处理的数据量大、成本高的问题。本发明的一种语音识别的方法，基于语音识别的终端，方法包括：确定当前方言；获取用户的语音信息，在预设的方言深度学习框架下，根据语音信息以及预设的通用识别模型，训练得到对应当前方言的方言信息模型，预设的通用识别模型用于识别语音信息；将方言信息模型发送至中心服务器，以供中心服务器训练得到对应当前方言的方言识别模型，方言识别模型用于识别当前方言。

技术领域

本发明属于语音识别技术领域，具体涉及一种语音识别的方法及终端。

背景技术

随着用户需求的不断增长，方言语音识别的运用在电子设备中日益重要。现有的方言语音识别的方法主要是通过用户终端将用户的方言语音信息以及地理位置多次地发送至中心服务器，再由中心服务器根据多个用户的方言语音信息以及地理位置不断训练以及解析，最终形成方言语音识别模块。

但是我国的方言种类繁多，如果将各个地区的方言语音信息都多次地发送至中心服务器进行训练和解析，会导致方言语音信息的数据在中心服务器过于集中，使得中心服务器需要处理的数据量大，从而使得中心服务器从硬件和软件的投入成本大。

发明内容

本发明至少部分解决现有的语音识别的方法对于方言识别时造成中心服务器需要处理的数据量大、成本高的问题，提供一种减少中心服务器处理的数据量及成本的语音识别的方法。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种语音识别的方法，基于语音识别的终端，所述方法包括：

确定当前方言；

获取用户的语音信息，在预设的方言深度学习框架下，根据所述语音信息以及预设的通用识别模型，训练得到对应当前方言的方言信息模型，所述预设的通用识别模型用于识别所述语音信息；

将所述方言信息模型发送至中心服务器，以供所述中心服务器训练得到对应当前方言的方言识别模型，所述方言识别模型用于识别当前方言。

进一步优选的是，所述获取用户的语音信息，在预设的方言深度学习框架下，根据所述语音信息以及预设的通用识别模型，训练得到对应当前方言的方言信息模型包括：接收所述用户的语音输入；用所述预设的通用识别模型识别所述语音输入的候选意图；将所述语音输入的候选意图提供给所述用户；接收所述用户对所述语音输入的候选意图的反馈信息，以得到调整参数；在所述预设的方言深度学习框架下，根据所述调整参数训练得到对应当前方言的方言信息模型。

进一步优选的是，在得到对应当前方言的方言信息模型步骤后，还包括：判断所述方言信息模型是否训练完成；若是，则进行所述将所述方言信息模型发送至中心服务器的步骤；若否，则返回所述接受所述接收所述用户的语音输入的步骤。

进一步优选的是，所述获取用户的语音信息，在预设的方言深度学习框架下，根据所述语音信息以及预设的通用识别模型，训练得到对应当前方言的方言信息模型之前还包括：接收来自所述中心服务器的所述预设的通用识别模型以及所述预设的方言深度学习框架。

进一步优选的是，所述确定当前方言包括：获取当前地理位置，根据所述当前地理位置确定当前方言。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种语音识别的终端，包括：

第一获取模块，用于确定当前方言；

模型建立模块，用于获取用户的语音信息，在预设的方言深度学习框架下，根据所述语音信息以及预设的通用识别模型，训练得到对应当前方言的方言信息模型，所述预设的通用识别模型用于识别所述语音信息；

发送模块，用于将所述方言信息模型发送至中心服务器，以供所述中心服务器训练得到对应当前方言的方言识别模型，所述方言识别模型用于识别当前方言。