[发明专利]解码网络生成方法、语音识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种解码网络生成方法，其特征在于，包括：

根据第三训练样本集训练生成类语言模型，所述第三训练样本集包括带槽位名称的文本样本；

根据所述类语言模型中槽位对应的第二训练样本集，训练生成所述槽位对应的第二语言模型并对所述槽位对应的第二语言模型进行裁剪得到所述槽位对应的基础压缩语言模型；

根据所述类语言模型和所述槽位对应的基础压缩语言模型生成基础解码网络；

对所述槽位对应的第二语言模型和所述基础压缩语言模型进行差值，得到所述槽位对应的第二差分语言模型；

根据所述类语言模型中所述槽位对应的第二差分语言模型和所述基础解码网络构建目标解码网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述类语言模型中目标槽位对应的新增词条和所述第二训练样本集中组合生成第一训练样本集；所述目标槽位为所述类语言模型中任一槽位；

根据所述第一训练样本集训练生成所述目标槽位对应的第一语言模型，并对所述目标槽位对应的第一语言模型和所述目标槽位对应的基础压缩语言模型进行差值，得到所述目标槽位对应的第一差分语言模型；

利用所述目标槽位对应的第一差分语言模型替换所述目标解码网络中所述目标槽位对应的第二差分语言模型，以进行解码网络更新。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类语言模型和所述槽位对应的基础压缩语言模型生成基础解码网络，包括：

对所述类语言模型和通用语言模型进行插值处理得到插值语言模型，裁剪所述插值语言模型得到压缩插值语言模型；

根据所述压缩插值语言模型和所述槽位对应的基础压缩语言模型生成基础解码网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第三训练样本集训练得到所述类语言模型，包括：

对文本样本进行短语级分块处理得到短语层的文本样本；

将所述短语层的文本样本中属于槽位类别的文本块替换为槽位名称，根据带槽位名称的文本样本生成所述第三训练样本集；

根据所述第三训练样本集中带槽位名称的文本样本训练得到类语言模型，所述类语言模型为n-gram语言模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类语言模型和所述槽位对应的基础压缩语言模型生成基础解码网络，包括：

将所述类语言模型转换成加权有限状态机WFST网络，作为基础主网络；

将所述类语言模型中槽位对应的基础压缩语言模型，转换成加权有限状态机WFST网络，作为槽位对应的子网络；

将所述类语言模型中各槽位对应的子网络嵌入所述基础主网络中得到所述基础解码网络。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述类语言模型中所述槽位对应的第二差分语言模型和所述基础解码网络构建目标解码网络，包括：

将所述类语言模型中所述槽位对应的第二差分语言模型转换成树状结构网络或加权有限状态机WFST网络，作为第一网络；

将所述第一网络和所述基础解码网络融合生成目标解码网络。

7.一种智能语音交互系统，其特征在于，包括：

语音采集设备，用于通过麦克风采集用户输入的语音；

语音识别设备，用于通过目标解码网络中基础解码网络对所述语音进行解码，在解码过程中，当解码到达所述基础解码网络中槽位时，通过所述目标解码网络中所述槽位对应的第二差分语言模型进行解码，并保存所述目标解码网络的当前网络状态、所述槽位对应的差分语言模型的标识和当前网络状态以及所述解码网络的历史搜索状态；以及，当所述槽位解码完成时，跳转至所述基础解码网络继续解码直到解码至所述语音的最后一帧，获得语音识别结果；所述目标解码网络是根据权利要求1-6任意一项生成的；

控制设备，用于根据所述语音识别结果，执行与所述语音识别结果对应的操作。