[发明专利]用于语言模型个性化的系统和方法

说明书

提供了一种方法、电子设备和计算机可读介质。该方法包括识别与一个或多个用户相关联的可观察特征集合。该方法还包括根据可观察特征集合生成潜在特征。该方法还包括将潜在特征分类为一个或多个集群。该一个或多个集群的每个集群表示共享一部分潜在特征的用户组的言语表达。该方法还包括生成与一个或多个集群中的特定集群相对应的语言模型。语言模型表示与特定集群的用户组相关联的言语表达的概率排序。

技术领域

本公开总体上涉及电子设备。更具体地，本公开涉及生成用于自动语音识别的个性化语言模型。

背景技术

与计算设备进行交互并且控制计算设备的方法在不断改进，以便符合更自然的方法。用于与计算设备进行交互并且控制计算设备的许多此类方法通常要求用户利用诸如键盘、鼠标之类的用户界面工具，或者如果屏幕是触摸屏，则用户可以物理地触摸屏幕本身以提供输入。某些电子设备采用语音使能的用户界面来使用户能够与计算设备进行交互。使用自然语言正成为人们所选择的与某些电子设备和器具进行交互的方法。从自然语言到预期交互的平稳过渡可以在消费者满意度方面发挥越来越重要的作用。

发明内容

技术问题

某些电子设备采用语音使能的用户界面来使用户能够与计算设备进行交互。使用自然语言正成为人们所选择的与某些电子设备和器具进行交互的方法。从自然语言到预期交互的平稳过渡可以在消费者满意度方面发挥越来越重要的作用。

本公开提供了一种用于使自动语音识别情境化的系统和方法。

技术方案

在一个实施例中，提供了一种方法。该方法包括识别与一个或多个用户相关联的第一信息(例如，可观察特征集合)。该方法还包括根据该可观察特征集合获得(生成)第二信息(例如，潜在特征集合)。该方法还包括通过将潜在特征分类为一个或多个集群来获得该一个或多个集群，该一个或多个集群的每个集群表示共享一部分所述潜在特征的用户组的言语表达。该方法还包括生成(获得)与该一个或多个集群的特定集群相对应的语言模型。语言模型表示与特定集群的用户组相关联的言语表达的概率排序。

在另一实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备包括处理器。该处理器被配置为识别与一个或多个用户相关联的第一信息(例如，可观察特征集合)。处理器还被配置为根据该可观察特征集合生成(获得)第二信息(例如，潜在特征集合)。处理器还被配置为通过将潜在特征分类为一个或多个集群来获得该一个或多个集群，该一个或多个集群的每个集群表示共享一部分所述潜在特征的用户组的言语表达。处理器还被配置为生成(获得)与该一个或多个集群的特定集群相对应的语言模型。语言模型表示与该特定集群的用户组相关联的言语表达的概率排序。

在另一实施例中，提供了一种体现计算机程序的非暂时性计算机可读介质。该计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由电子设备的处理器执行时使该处理器：识别与一个或多个用户相关联的第一信息(例如，可观察特征集合)；根据该可观察特征集合生成(获得)第二信息(例如，潜在特征集合)；通过将潜在特征分类为一个或多个集群来获得该一个或多个集群，该一个或多个集群的每个集群表示共享一部分所述潜在特征的用户组的言语表达；并且生成(获得)与该一个或多个集群的特定集群相对应的语言模型，语言模型表示与该特定集群的用户组相关联的言语表达的概率排序。

根据以下附图、说明书和权利要求书，其他技术特征对于本领域技术人员而言可以是显而易见的。