[发明专利]一种智能语音交互方法、设备、介质及系统在审

专利信息
申请号: 201911345694.1 申请日: 2019-12-24
公开(公告)号: CN111161726A 公开(公告)日: 2020-05-15
发明(设计)人: 石忠民;林桂石;钟力 申请(专利权)人: 广州索答信息科技有限公司
主分类号: G10L15/22 分类号: G10L15/22;G10L15/08;G10L13/08;G10L25/30
代理公司: 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 代理人: 王忠浩
地址: 510000 广东省广州市高新技术*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 智能 语音 交互 方法 设备 介质 系统
【权利要求书】:

1.一种智能语音交互方法,其特征在于,包括以下步骤:

音频获取,实时获取当前用户发出的当前音频信号;

语音转换,将获取到的当前用户音频信号转换成当前用户文本序列;

领域判定,将所述当前用户文本序列输入至预设领域分类器中进行分类,预设分类器输出第一分类结果,若所述第一分类结果为领域相关文本,则执行步骤子领域判定,若所述分类结果为领域无关文本,则返回执行步骤音频获取;

子领域判定,将所述当前用户文本序列输入至预设子领域分类器中并根据上一轮子领域类型进行分类,所述上一轮子领域类型为预设子领域分类器在对所述当前用户文本序列之前的在先用户文本序列进行分类后存储的子领域类型;预设子领域分类器输出第二分类结果,若所述第二分类结果为子领域类型时,执行步骤处理结果信息提取,若所述第二分类结果为空时,返回执行步骤音频获取;

处理结果提取,根据所述子领域类型在预设处理结果数据库中筛选对应处理结果文本信息;

处理结果转换,将所述处理结果文本信息转换成语音信号,并将语音信号播放给用户。

2.如权利要求1所述的一种智能语音交互方法,其特征在于:所述将所述当前用户文本序列输入至预设领域分类器中进行分类具体为:预设领域分类器将所述当前用户文本序列进行分词处理,得到含有若干关键词的关键词集合,预设领域分类器根据所述关键词集合在预设领域语料数据库中提取出对应的预设领域语料片段和预设领域类型,将所述预设领域语料片段进行分词处理,得到含有若干预设领域词汇的语料集合;根据所述关键词集合和所述语料集合计算出相似系数,当所述相似系数大于预设相似系数阈值时,则所述当前用户文本序列与预设领域类型相关,则输出第一分类结果,所述第一分类结果为领域相关文本,当所述相似系数大于预设相似系数阈值时,则所述当前用户文本序列与预设领域类型无关,则输出第一分类结果,此时所述第一分类结果为领域无关文本,且返回执行步骤音频获取。

3.如权利要求2所述的一种智能语音交互方法,其特征在于:所述根据所述关键词集合和所述语料集合计算出相似系数具体如以下公式所示:

其中,J表示所述相似系数,U表示所述关键词集合,S表示语料集合。

4.如权利要求1所述的一种智能语音交互方法,其特征在于:所述子领域判定具体为:将所述当前用户文本序列输入至预设子领域分类器中进行分类,预设领域分类器判断当前用户文本序列是否与预存子领域相关,若是,则输出对应的子领域类型,将所述子领域类型和所述当前用户文本序列进行存储,若否,则将上一轮子领域类型输出。

5.如权利要求4所述的一种智能语音交互方法,其特征在于:所述预设领域分类器判断当前用户文本序列是否与预存子领域相关具体为:判断当前用户文本序列是否与模板数据库中的预存用户问句模板匹配,若匹配,则预存用户问句模板对应的子领域类型作为第二分类结果输出,若不匹配,则对所述当前用户文本序列进行分词、去停用词处理,得到含有第二关键词的第二关键词集合,通过预设词向量模型将所述第二关键词集合转换成词向量序列,将所述词向量序列发送至预设神经网络模型中,预设神经网络模型输出分类结果,当所述分类结果包括若干目标子领域类型和若干目标概率,每个目标子领域类型与唯一的目标概率对应,选取数字最大的目标概率对应的目标子领域类型作为子领域类型,并将所述子领域类型作为第二分类结果输出。

6.一种电子设备,其特征在于包括:处理器;

存储器;以及程序,其中所述程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求1-5任意一项所述的方法。

7.一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:所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-5任意一项所述的方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州索答信息科技有限公司,未经广州索答信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911345694.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top