[发明专利]语音识别方法及装置在审

专利信息
申请号: 201911283640.7 申请日: 2019-12-13
公开(公告)号: CN111048115A 公开(公告)日: 2020-04-21
发明(设计)人: 崔晶晶;左琦 申请(专利权)人: 集奥聚合(北京)人工智能科技有限公司
主分类号: G10L25/60 分类号: G10L25/60
代理公司: 北京瑞盛铭杰知识产权代理事务所(普通合伙) 11617 代理人: 李绩
地址: 100024 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 语音 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种语音识别方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标音频文件;

根据预设策略集中各策略对应的质检规则,得到所述目标音频文件对应的质检分数;

根据所述质检分数和预设质检阈值,确定所述目标音频文件的质检结果。

2.根据权利要求1所述的语音识别方法,其特征在于,所述根据预设策略集中各策略对应的质检规则,得到所述目标音频文件对应的质检分数,包括:

判断所述目标音频文件是否匹配所述质检规则中的预设关键词模板,若匹配,则获取对应的第一变动分值;

根据所述质检规则的预设基本分值和所述第一变动分值,得到第一质检分数。

3.根据权利要求1所述的语音识别方法,其特征在于,所述根据预设策略集中各策略对应的质检规则,得到所述目标音频文件对应的质检分数,还包括:

判断所述目标音频文件是否匹配所述质检规则中的预设正则模板,若匹配,则获取对应的第二变动分值;

根据所述质检规则的预设基本分值和所述第二变动分值,得到第二质检分数。

4.根据权利要求1所述的语音识别方法,其特征在于,所述根据预设策略集中各策略对应的质检规则,得到所述目标音频文件对应的质检分数,还包括:

根据预先添加标签的样本数据对预设NLP模型进行模型训练;

根据经过所述模型训练后的NLP模型和所述目标音频文件,得到第三变动分值;

根据所述质检规则的预设基本分值和所述第三变动分值,得到第三质检分数。

5.一种语音识别装置,其特征在于,包括:

目标音频文件获取模块,用于获取目标音频文件;

策略集质检模块,用于根据预设策略集中各策略对应的质检规则,得到所述目标音频文件对应的质检分数;

质检结果确定模块,用于根据所述质检分数和预设质检阈值,确定所述目标音频文件的质检结果。

6.根据权利要求5所述的语音识别装置,其特征在于,所述策略集质检模块包括:

关键词模板质检单元,用于判断所述目标音频文件是否匹配所述质检规则中的预设关键词模板,若匹配,则获取对应的第一变动分值;

第一质检分数确定单元,用于根据所述质检规则的预设基本分值和所述第一变动分值,得到第一质检分数。

7.根据权利要求5所述的语音识别装置,其特征在于,所述策略集质检模块还包括:

正则模板质检单元,用于判断所述目标音频文件是否匹配所述质检规则中的预设正则模板,若匹配,则获取对应的第二变动分值;

第二质检分数确定单元,用于根据所述质检规则的预设基本分值和所述第二变动分值,得到第二质检分数。

8.根据权利要求5所述的语音识别装置,其特征在于,所述策略集质检模块还包括:

NLP模型训练单元,用于根据预先添加标签的样本数据对预设NLP模型进行模型训练;

NLP模型质检单元,用于根据经过所述模型训练后的NLP模型和所述目标音频文件,得到第三变动分值;

第三质检分数确定单元,用于根据所述质检规则的预设基本分值和所述第三变动分值,得到第三质检分数。

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的语音识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的语音识别方法的步骤。

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