[发明专利]一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据在执行终端或云端上构建的个性化口音语音识别模型集成预先建立的标准发音语音识别模型对用户在使用终端设备过程中输入的个性化口音语音指令信息进行识别，输出语音识别结果；

获取执行终端根据所述语音识别结果执行的响应操作，若该操作与用户意图相符，则无需用户做手动调整，若该操作与用户意图不符，则用户通过手动调整使执行终端执行正确操作；

获取用户输入的个性化口音语音指令信息以及执行终端的正确操作之间的对应关系信息，并根据所述对应关系信息在用户使用终端设备过程中对个性化口音语音识别模型进行定期迭代优化，提高模型识别准确率。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法，其特征在于，所述方法具体还包括：

在用户初始使用终端设备时，仅基于所述标准发音语音识别模型无法识别用户输入的个性化语音指令信息，用户通过手动调整使执行终端执行的正确操作，获取用户输入的个性化语音指令信息以及执行终端的正确操作之间的对应关系信息，并根据所述对应关系信息对构建的个性化口音语音识别模型进行训练；

在下次使用时，结合经过训练的所述个性化口音语音识别模型和标准发音语音识别模型对用户输入的语音指令信息进行识别。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

当用户初始使用用于语音转换文本的终端设备时，仅基于所述标准发音语音识别模型无法识别用户输入的个性化语音指令信息，则用户通过手动录入正确的转换文本信息，获取用户输入的个性化语音指令信息以及正确的文本信息之间的对应关系信息，并根据所述对应关系信息对构建的个性化口音语音识别模型进行训练；

在下次使用时，结合经过训练的所述个性化口音语音识别模型和标准发音语音识别模型对用户输入的语音指令信息进行识别，同时在用户使用终端设备过程中根据用户输入的个性化语音指令信息与文本信息之间的对应关系信息对个性化口音语音识别模型进行定期迭代优化，提高模型识别准确率。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法，其特征在于，所述方法具体还包括：

预先采集并存储用户根据执行终端的常用指令录入的个性化口音语音指令信息集与终端的正确操作之间的对应关系信息，根据所述对应关系信息对构建的个性化口音语音识别模型进行训练；

在用户使用终端设备过程中，基于经过训练的所述个性化口音语音识别模型和标准发音语音识别模型对用户输入的语音指令信息进行识别。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

将个性化口音语音识别模型和标准发音语音识别模型进行加权或叠加或算法集成后用于对用户输入的语音指令信息进行识别。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化口音语音识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于深度学习/机器学习/ASR等技术构建个性化口音语音识别模型。

7.一种基于人工智能的个性化口音语音识别系统，其特征在于，所述系统包括：

语音识别模块，用于根据在执行终端或云端上构建的个性化口音语音识别模型集成预先建立的标准发音语音识别模型对用户在使用终端设备过程中输入的个性化口音语音指令信息进行识别，输出语音识别结果；

样本采集模块，用于获取执行终端根据所述语音识别结果执行的响应操作，若该操作与用户意图相符，则无需用户做手动调整，若该操作与用户意图不符，则用户通过手动调整使执行终端执行正确操作；

模型优化模块，用于获取用户输入的个性化口音语音指令信息以及执行终端的正确操作之间的对应关系信息，并根据所述对应关系信息在用户使用终端设备过程中对个性化口音语音识别模型进行定时迭代优化，提高模型识别准确率。