[发明专利]一种语音信息的处理方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种语音信息的处理方法、装置、设备及介质，用以解决现有语音信息的处理方法准确性不高，且耗费大量存储空间存储模板的问题。由于本申请是直接提取出待识别语音信息的上下文中包含的每个关键词，根据包含的每个关键词，在知识图谱中查找对应的目标实体，以及确定每个目标实体之间的连接关系，确定待识别语音信息的目标语义，且无需考虑待识别语音信息的表达方式，便可准确地识别出待识别语音信息的目标语义，使后续根据该识别的语义进行处理时，准确度更高，提高了用户体验。

技术领域

本申请涉及自然语言理解技术领域，尤其涉及一种语音信息的处理方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断突破和各种智能设备的日益普及，人机交互在人们日常工作和生活中出现的频率越来越高。由于人们可以直接通过语音，便可与智能设备进行交互，促使语音交互成为人机交互的重要手段，也使人机交互技术被应用在越来越多的智能设备中，如：电视、智能管家服务器、智能家居等设备。对于人机交互技术，如何识别采集的待识别语音信息的目标语义，并基于识别的语义进行处理是近几年来人们比较关注的问题。

现有技术中，可以采用人工智能标记语言(Artificial Intelligence MarkupLanguage，aiml)模板匹配的方法识别采集的待识别语音信息的目标语义，并基于该识别的语义进行相应的处理。其中，该aiml模板匹配方法主要通过将待识别语音信息进行语音识别，将语音识别结果转化为对应的文本信息，然后将该文本信息分别与预设的文本模板进行匹配；若目标文本与预设的文本模板匹配成功，则获取该匹配的模板对应的语义。

对于该aiml模板匹配方法，在识别待识别语音信息的目标语义时存在以下问题：

(1)由于人类语言具有多样性、复杂性和歧义性，一种语义一般有多种表达，例如“开音乐”，“打开音乐”，“请帮我打开音乐”，“帮我打开音乐”等多种说法，各种说法表达的语义都是“打开音乐，但如果想识别出各种表达方式的语义，需要针对每种语义预先保存该语义不同表达法方式的文本模板，存储文本模板的资源耗费将非常大。

(2)该方法直接对文本信息进行模板匹配的，缺乏上下文联系，导致识别的语义准确度不高，导致后续根据该识别的语义进行相应的处理时也不够准确，降低用户体验。

发明内容

本申请提供了一种语音信息处理方法、装置、设备及介质，用以解决现有语音信息的处理方法准确性不高，且耗费大量存储空间存储模板的问题。

第一方面，本申请提供了一种语音信息的处理方法，所述方法包括：

获取待识别语音信息的文本信息；

通过预先训练完成的语义标注模型，识别所述文本信息中的每个字符是否为关键词中的字符；根据识别为关键词中的字符的每个字符，确定每个关键词；根据预先构建的知识图谱，分别确定所述每个关键词在所述知识图谱中对应的目标实体，以及所述目标实体之间在所述知识图谱中存在的连接关系，将所述知识图谱中所述连接关系对应的语义，确定为所述待识别语音信息的目标语义。

第二方面，本申请还提供了一种语音信息的处理装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取待识别语音信息的文本信息；

识别单元，用于通过预先训练完成的语义标注模型，识别所述文本信息中的每个字符是否为关键词中的字符；

确定单元，用于根据识别为关键词中的字符的每个字符，确定每个关键词；

处理单元，用于根据预先构建的知识图谱，分别确定所述每个关键词在所述知识图谱中对应的目标实体，以及所述目标实体之间在所述知识图谱中存在的连接关系，将所述知识图谱中所述连接关系对应的语义，确定为所述待识别语音信息的目标语义。