[发明专利]语音识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种语音识别方法、装置、计算机设备和存储介质，本案是原申请″申请日为20171219、申请号为201711376008.8、发明名称为语音识别方法、装置、计算机设备和存储介质″的分案申请。该方法包括以下步骤：采集用户数据；通过机器学习算法利用用户数据进行预测建模，生成预测模型；在语音识别过程中，当识别用户的控制命令失败时，利用预测模型预测出用户的控制命令。通过采集用户数据，并通过机器学习算法利用用户数据进行预测建模生成预测模型，当语音识别过程中识别用户的控制命令失败时，则利用预测模型预测出用户的控制命令，从而提高了语音识别的成功率和准确率，进而提高了语音控制的可靠性和智能性，提升了用户体验。

本案是原申请″申请日为20171219、申请号为201711376008.8、发明名称为语音识别方法、装置、计算机设备和存储介质″的分案申请。

技术领域

本发明涉及语音控制技术领域，尤其是涉及一种语音识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着语音控制技术的发展，语音控制已广泛应用于各个领域，最典型的是应用于智能家居控制领域。在进行语音控制时，系统首先根据用户的语音指令进行语音识别，识别出用户的控制命令，再根据控制命令控制相应的智能设备。

在进行语音识别时，需要将用户的语音信息识别为文字信息。由于用户说话的习惯、方式、音调音色等各不相同，故同一个控制命令，当由不同的用户说出来时，解析出来的文字可能千差万别，这就导致最终识别出的控制命令可能是错误的，或者根本识别不出控制命令，从而影响语音控制的可靠性，降低了用户体验。

因此，如何提高语音识别的成功率和准确率，进而提高语音控制的可靠性，是当前亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种语音识别方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在提高语音识别的成功率和准确率，进而提高语音控制的可靠性。

为达以上目的，本发明实施例提出一种语音识别方法，所述方法包括以下步骤：

采集用户数据；所述用户数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据包括用户操作数据，所述第二类数据包括用户语言数据；

通过机器学习算法利用所述用户数据进行预测建模，生成预测模型；

在语音识别过程中，当识别用户的控制命令失败时，利用所述预测模型预测出用户的控制命令。

可选地，所述通过机器学习算法利用所述用户数据进行预测建模，生成预测模型的步骤包括：

对所述用户数据进行形式转换处理，转换为可用于机器学习的数据形式；

通过机器学习算法对所述用户数据进行学习训练，生成预测模型。

可选地，所述第一类数据还包括外部环境数据。

可选地，所述利用所述预测模型预测出用户的控制命令的步骤之后还包括：收集预测后的反馈结果，根据所述反馈结果校正所述预测模型。

本发明实施例同时提出一种语音识别装置，所述装置包括：

数据采集模块，用于采集用户数据；所述用户数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据包括用户操作数据，所述第二类数据包括用户语言数据；

预测建模模块，用于通过机器学习算法利用所述用户数据进行预测建模，生成预测模型；

命令预测模块，用于在语音识别过程中，当识别用户的控制命令失败时，利用所述预测模型预测出用户的控制命令。

本发明实施例还提出一种计算机设备，其包括存储器、处理器和至少一个被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的应用程序，所述应用程序被配置为用于执行前述语音识别方法。