[发明专利]信息提示方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明提供一种信息提示方法，包括：采集声音信息；确认所述声音信息的类别；当确认所述声音信息的类别为男性声音或女性声音时，识别所述声音信息对应的语义信息；根据识别的语义信息和确认的类别给出提示；当确认所述声音信息的类别为中性声音时，根据预先训练的性别识别深度神经网络模型识别所述中性声音对应的性别，再识别所述声音信息对应的语义信息。本发明还提供一种性别识别装置、电子设备及存储介质。通过本发明可以根据识别的语义信息和性别信息为用户提供准确的指示。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种信息提示方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

语音识别说话人的生物属性(如性别)是人工智能领域重要的领域。根据声音识别说话者的性别对于人类来说这是一种天生的能力，而对于人工智能来说，却代表了最高水平的进展。男性与女性说话者的声音通常会有较为明显的区别，但是较为中性的声音，若不仔细辨别是很难准确识别出说话人的性别的。这对于人工智能来讲，更是一个极大的挑战。如果能准确识别出中性音，能大大提升语音识别说话人生物属性在实际业务场景(如智能客服系统)中的应用能力。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种信息提示方法、装置、电子设备及介质，通过识别采集的声音信息中的中性声音，再识别所述中性声音对应的性别，为用户提供更加准确的指示信息。

本发明的第一方面提供一种信息提示方法，所述方法包括：

采集步骤，采集声音信息；

确认步骤，确认所述声音信息的类别，其中，所述声音信息的类别包括男性声音、女性声音和中性声音；

识别步骤，当确认所述声音信息的类别为男性声音或女性声音时，识别所述声音信息对应的语义信息；

提示步骤，根据识别的语义信息和确认的类别给出提示；

处理步骤，当确认所述声音信息的类别为中性声音时，根据预先训练的性别识别深度神经网络模型识别所述中性声音对应的性别，再返回所述识别步骤，其中，所述预先训练的性别识别深度神经网络模型为残差神经网络ResNet-10模型，ResNet-10模型包括卷积层Conv_1、Conv2_x、Conv3_x、Conv4_x和Conv5_x和全连接层共10个层。

优选地，所述确认步骤包括：

提取所述声音信息的基音频率；

将所述声音信息的基音频率与第一基音频率范围、第二基音频率范围和第三基音频率范围进行比对；

当所述声音信息的基音频率落在所述第一基音频率范围内，确认所述声音信息的类别为男性声音；

当所述声音信息的基音频率落在所述第二基音频率范围内，确认所述声音信息的类别为女性声音；

当所述声音信息的基音频率落在所述第三基音频率范围内，确认所述声音信息的类别为中性声音。

优选地，识别所述声音信息对应的语义信息包括：

将所述声音信息转换为文本信息；

对所述文本信息进行预处理，所述预处理包括分词和噪声词去除处理。

根据预先存储的语义关系库和基本概念库对预处理后的文本信息进行语义匹配，得到语义匹配结果。

优选地，所述卷积层Conv_1、Conv2_x、Conv3_x、Conv4_x和Conv5_x分别包括一个残差模块，所述卷积层Conv_1、Conv2_x、Conv3_x、Conv4_x和Conv5_x分别连接一个自适应全局平均池化。