[发明专利]一种唤醒方法、装置和智能设备

权利要求书

1.一种唤醒方法，其特征在于，适用于唤醒装置，所述唤醒装置包括经由多任务学习方式训练确定的第一声学模型和第二声学模型，所述第一声学模型和所述第二声学模型中部分网络层的参数相同，所述方法包括：

获取待分析唤醒词的音素特征，所述音素特征包括所述待分析唤醒词的声韵母；

在所述第一声学模型中对所述音素特征进行计算，获得中间结果；

若所述中间结果指示所述第一声学模型被唤醒，确定所述音素特征中的起始音素特征；

基于所述中间结果和所述起始音素特征，在所述第二声学模型中计算所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值；

若所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值大于或等于预设概率值，确定智能设备被唤醒，以及确定所述待分析唤醒词为唤醒所述智能设备的唤醒词；

其中，所述基于所述中间结果和所述起始音素特征，在所述第二声学模型中计算所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值，包括：

将所述中间结果和所述起始音素特征输入所述第二声学模型中与所述第一声学模型参数不同的网络层，并确定所述待分析唤醒词的所有音素特征；

基于所述中间结果和声韵母全部音素特征，以确定的所述起始音素特征为起始，对所述待分析唤醒词的所有音素特征依次进行计算，获得所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值。

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：

若所述中间结果指示所述第一声学模型未被唤醒，退出唤醒。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述中间结果指示所述第一声学模型被唤醒，确定所述音素特征中的起始音素特征，包括：

若所述中间结果指示经由所述第一声学模型计算的各个音素特征的输出结果与预设输出结果相同，确定所述中间结果指示第一声学模型被唤醒；

确定在所述第一声学模型中进行音素特征计算的第一位音素特征，将所述第一位音素特征作为起始音素特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述唤醒词的各个音素特征的概率值小于预设概率值，确定所述智能设备未唤醒，以及确定所述待分析唤醒词非唤醒所述智能设备的唤醒词。

5.一种唤醒装置，其特征在于，所述唤醒装置包括：

获取模块，用于获取待分析唤醒词的音素特征，所述音素特征包括所述待分析唤醒词的声韵母；

第一声学模型，用于对所述音素特征进行计算，获得中间结果，若所述中间结果指示所述第一声学模型被唤醒，确定所述音素特征中的起始音素特征；

第二声学模型，用于基于所述中间结果和所述起始音素特征，在所述第二声学模型中计算所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值，若所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值大于或等于预设概率值，确定智能设备被唤醒，以及确定所述待分析唤醒词为唤醒所述智能设备的唤醒词；

其中，所述第二声学模型，用于确定所述待分析唤醒词的所有音素特征，并在与所述第一声学模型参数不同的网络层，基于输入的所述中间结果和声韵母全部音素特征，以确定的所述起始音素特征为起始，对所述待分析唤醒词的所有音素特征依次进行计算，获得所述待分析唤醒词的各个音素特征的概率值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

退出模块，用于若所述中间结果指示所述第一声学模型未被唤醒，退出唤醒。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一声学模型，用于若所述中间结果指示经由所述第一声学模型计算的各个音素特征的输出结果与预设输出结果相同，确定所述中间结果指示第一声学模型被唤醒，确定在所述第一声学模型中进行音素特征计算的第一位音素特征，将所述第一位音素特征作为起始音素特征。

8.一种智能设备，其特征在于，所述智能设备包括权利要求5-7中任一项所述的唤醒装置。