[发明专利]输入语音的识别方法及相关设备

说明书

本申请提供了一种输入语音的识别方法及其相关设备，可以提高终端设备的响应速度，减少用户等待时长，提升用户体验。该方法包括：获取第一语音片段；当所述第一语音片段具有实际内容时，确定所述输入语音对应的第一自动语音识别ASR结果；根据所述第一ASR结果确定N个预测ASR结果以及所述N个预测ASR结果对应的第一权重，其中，N为大于或等于1的正整数；根据所述N个预测ASR结果以及所述N个预测ASR结果对应的第一权重确定M个预测ASR结果的第二权重；对目标预测ASR结果进行NLP得到当前时间周期内所述输入语音的NLP结果，所述目标预测ASR结果为所述M个预测ASR结果中所述第二权重大于预设值的预测ASR结果。

技术领域

本申请涉及语音识别领域，尤其涉及一种输入语音的识别方法及其相关 设备。

背景技术

ASR(Automatic speech recognition，自动语音识别)是一种将自动语 音识别为正确文字的技术。其主要流程包括特征提取，音素建模，最后利用 隐式马尔可夫模型或者深度学习算法解码音频。作为计算语言学的子领域， ASR在最近几年来发展迅速，准确率几乎与人类不相上下。

NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)是指将人的语言 转化为结构化的，可被计算机理解的语言过程，一般情况下，计算机会给出 相应的回复。它主要包括了语言分析与语言生成两个方面。作为一门计算机 信息学与统计学的交叉学科，NLP目前在智能家居，语音助手等领域应用十分 广泛。

在智能家居，语音助手等领域的很多应用中，NLP和ASR是共存的，先通 过ASR把人类语音转化成人类语言，再进行NLP将其转化为设备可以理解的 信息并回复对应信息。设备一定要获得完整句子才可能进行NLP处理，理解 完整句子的语义。因此，目标的ASR过程以及NLP处理都会拉长设备的响应 速度。

发明内容

本申请提供了一种输入语音的识别方法及其相关设备，可以提高终端设 备语音识别的效率，减少用户的等待时长。

本申请实施例的第一方面提供了一种输入语音的识别方法，包括：

获取第一语音片段，所述第一语音片段为输入语音当前时间周期的语音 片段，所述输入语音包括至少两个语音片段；

当所述第一语音片段具有实际内容时，确定所述输入语音对应的第一自 动语音识别ASR结果；

根据所述第一ASR结果确定N个预测ASR结果以及所述N个预测ASR结 果对应的第一权重，其中，N为大于或等于1的正整数；

根据所述N个预测ASR结果以及所述N个预测ASR结果对应的第一权重 确定M个预测ASR结果的第二权重，所述M个预测ASR结果包含于所述N个 预测ASR结果，M为大于或等于1，且小于或等于N的正整数；

对目标预测ASR结果进行NLP得到当前时间周期内所述输入语音的NLP 结果，所述目标预测ASR结果为所述M个预测ASR结果中所述第二权重大于 预设值的预测ASR结果。

可选地，所述根据所述N个预测ASR结果以及所述N个预测ASR结果对 应的第一权重确定M个预测NSR的第二权重包括：

根据所述N个预测ASR结果对缓存记录进行更新，得到更新后的所述缓 存记录，所述缓存记录中至少包括所述输入语音当前时间周期的ASR结果以 及对应的自然语言处理NLP结果；

根据更新后的所述缓存记录生成目标关键字表；

根据所述N个预测ASR结果对应的第一权重、M个预测ASR结果的计算量 以及目标频率生成所述M个预测ASR结果对应的第二权重，其中，所述目标 频率为所述M个预测ASR结果对应的关键字在所述目标关键字表中出现的频 率，所述M个预测ASR结果为所述缓存记录中无重复的预测ASR结果。