[发明专利]语音唤醒方法、装置、存储介质及智能设备

权利要求书

1.一种语音唤醒方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过Encoder将输入的语音序列进行编码计算，输出与语音序列同行列数的第一矩阵；

通过前馈神经网络对第一矩阵进行线性再表达，输出第二矩阵，所述第二矩阵的行列数与第一矩阵行列数相同；

通过soft-attention对第二矩阵进行维度压缩得到注意力向量；

根据注意力向量识别出多个类别的概率；

根据类别的概率结果，判断是否执行唤醒功能。

2.根据权利要求1所述的语音唤醒方法，其特征在于，所述根据类别的概率结果，判断是否执行唤醒功能的步骤包括：

提取概率最大的类别作为识别的类别；

判断所述识别的类别是否为目标类别：

若是，则判断所述识别的类别的概率是否达到阈值；

若达到，则执行类别对应的唤醒功能；

若没达到，则忽略识别结果，不执行唤醒功能。

3.根据权利要求1所述的语音唤醒方法，其特征在于，所述通过Encoder将输入的语音序列进行编码计算，输出与语音序列同行列数的第一矩阵的步骤，包括：

通过N层叠加的Encoder将输入的语音序列进行编码计算，输出与语音序列同行列数的第一矩阵，所述N为正整数。

4.根据权利要求1所述的语音唤醒方法，其特征在于，所述根据注意力向量识别出多个类别的概率的步骤，包括：

将所述注意力向量输入到全连接层进行分类，得到多个类别；

根据softmax函数计算得到属于每个类别的概率。

5.根据权利要求1所述的语音唤醒方法，其特征在于，所述注意力向量行列数为40*1。

6.一种语音唤醒装置，其特征在于，包括：

编码模块，用于通过Encoder将输入的语音序列进行编码计算，输出与语音序列同行列数的第一矩阵；

再表达模块，用于通过前馈神经网络对第一矩阵进行线性再表达，输出第二矩阵，所述第二矩阵的行列数与第一矩阵行列数相同；

注意力向量获取模块，用于通过soft-attention对第二矩阵进行维度压缩得到注意力向量；

概率获取模块，用于根据注意力向量识别出多个类别的概率；

唤醒判断模块，用于根据类别的概率结果，判断是否执行唤醒功能。

7.一种存储介质，其特征在于，其为计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的语音唤醒方法。

8.一种智能设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的语音唤醒方法。