[发明专利]一种在线标注方法及系统

说明书

本发明提出一种在线标注方法，包括以下步骤：利用ASR引擎识别待标注音频得到原始音频日志和短音频；对原始音频日志和短音频进行解析，获取识别结果和音频相关信息；对识别结果进行在线标注，得到标注结果；根据识别结果和标注结果进行对比计算识别率；利用音频相关信息对ASR引擎识别效果进行统计。本发明对ASR引擎识别的原始音频的日志和短音频进行解析，获得识别结果，在根据识别结果进行在线标注，提高标注效率和准确度。

技术领域

本发明涉及语音识别技术领域，尤其是涉及一种在线标注方法及系统。

背景技术

在语音识别领域，必须事先获得大量应用场景下原始语音的标注数据和音频，才能投入到声学模型训练和语言模型的训练中，从而获得较高的语音识别准确率。

然而，原始语音只包含音频，不包含标注数据，需要靠人工方式进行语音标注获得标注数据。但是传统的语音标注系统是逐字进行标注，效率低且人力成本高，并且传统的标注系统是基于单机软件，无法进行统一的数据管理。

发明内容

针对传统的语音标注系统是逐字进行标注，效率低且人力成本高的问题，本发明提出了一种在线标注方法及系统，对ASR引擎识别的原始音频的日志和短音频进行解析，获得识别结果，在根据识别结果进行在线标注，提高标注效率和准确度。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

一种在线标注方法，包括以下步骤：

S1，利用ASR引擎识别待标注音频得到原始音频日志和短音频；

S2，对原始音频日志和短音频进行解析，获取识别结果和音频相关信息；

S3，对识别结果进行在线标注，得到标注结果；

S4，根据识别结果和标注结果进行对比计算识别率；

S5，利用音频相关信息对ASR引擎识别效果进行统计。

相对于传统的标注工具需要逐字进行标注，本发明在ASR引擎识别结果的基础上进行标注，可以节省标注成本，提高工作效率。本发明根据识别结果和标注结果对比，分析识别结果缺漏，增添，替换等相关信息，确定ASR引擎的识别效果。

作为优选，所述音频相关信息包括截幅比、音量、前信噪比、后信噪比、音频时长、识别延时、语句长度和传输延时。

截幅比、音量、前信噪比、后信噪比用于分析音频是否出现异常，音频时长、识别延时、语句长度和传输延时用于统计ASR引擎识别效果统计以及效果分析。

作为优选，所述步骤S5具体包括：

S501，设定截幅比、音量、前信噪比和后信噪比的阈值范围；

S502，将音频相关信息与阈值范围进行比对，若超过阈值范围则标记为异常音频，并定位异常音频；

S503，计算异常音频占比，并以web客户端通过图表展示。

通过异常音频占比，以及定位异常音频，来展示ASR引擎识别效果的好坏，并以web客户端通过图表展示，方便管理人员直观获取ASR引擎识别效果的好坏。

作为优选，所述步骤S5具体包括：

S511，对音频时长、识别延时、语句长度和传输延时进行计算得到相关参数；

S512，设定相关参数的阈值范围，若相关参数超过阈值范围，对相关参数进行标记；

S513，用web客户端将相关参数以及带标记的相关参数用图表展示。

对相关参数进行标记，并用图标展示，有助于管理人员对ASR引擎识别效果较差时，直观获取ASR引擎识别效果较差的原因。