[发明专利]文本信息处理方法及装置

权利要求书

1.一种文本信息处理方法，其特征在于，包括：

获取文本信息中每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量；

获取在上一时刻输出的第一语义信息，所述第一语义信息为所述文本信息中的部分文本信息对应的语义信息，所述部分文本信息为已经转换为语音信息的文本信息；

根据所述第一语义信息、每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量，确定当前时刻对应的上下文向量；

根据所述上下文向量和所述第一语义信息，确定当前时刻的语音信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一语义信息、每个音素对应的音素向量、每个音素对应的语义向量，确定当前时刻对应的上下文向量，包括：

根据所述第一语义信息和每个音素对应的语义向量，确定语义匹配度；

根据所述语义匹配度、每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量，确定所述当前时刻对应的上下文向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一语义信息和每个音素对应的语义向量，确定语义匹配度，包括：

通过第一预设模型对所述第一语义信息和每个音素对应的语义向量进行处理，得到所述语义匹配度，所述第一预设模型为对多组第一样本进行学习得到的，每组第一样本包括语义信息和语义向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述语义匹配度、每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量，确定所述当前时刻对应的上下文向量，包括：

根据所述语义匹配度和每个音素对应的语义向量，确定语义上下文向量；

根据所述语义匹配度和每个音素对应的音素向量，确定音素上下文向量；

对所述语义上下文向量和所述音素上下文向量进行组合处理，确定所述当前时刻对应的上下文向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一语义信息、每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量，确定当前时刻对应的上下文向量，包括：

根据每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量，确定每个音素对应的合向量；

根据所述第一语义信息和每个音素对应的合向量，确定所述语义匹配度；

根据所述语义匹配度和每个音素对应的合向量，确定所述当前时刻对应的上下文向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第一语义信息和每个音素对应合向量，确定所述语义匹配度，包括：

通过第二预设模型对所述第一语义信息和每个音素对应的合向量进行处理，得到所述语义匹配度，所述第二预设模型为对多组第二样本进行学习得到的，每组第二样本包括语义信息和合向量。

7.根据权利要求4或6所述的方法，其特征在于，根据所述上下文向量和所述第一语义信息，确定当前时刻的语音信息，包括：

根据所述上下文向量和所述第一语义信息，确定所述当前时刻对应的第二语义信息；

对所述第二语义信息进行梅尔谱网络映射处理，得到所述当前时刻的语音信息。

8.一种文本信息处理装置，其特征在于，包括：第一获取模块、第二获取模块、第一确定模块和第二确定模块，其中，

所述第一获取模块用于，获取文本信息中每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量；

所述第二获取模块用于，获取在上一时刻输出的第一语义信息，所述第一语义信息为所述文本信息中的部分文本信息对应的语义信息，所述部分文本信息为已经转换为语音信息的文本信息；

所述第一确定模块用于，根据所述第一语义信息、每个音素对应的音素向量和每个音素对应的语义向量，确定当前时刻对应的上下文向量；

所述第二确定模块用于，根据所述上下文向量和所述第一语义信息，确定当前时刻的语音信息。