[发明专利]一种会议环节定位方法、装置、定位设备及可读存储介质有效
申请号: | 202110290849.7 | 申请日: | 2021-03-18 |
公开(公告)号: | CN112908339B | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
发明(设计)人: | 刘堃;黄海;邹茂泰;聂镭 | 申请(专利权)人: | 龙马智芯(珠海横琴)科技有限公司 |
主分类号: | G10L17/00 | 分类号: | G10L17/00;G10L15/26;G06F40/216;G06F40/284 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 519031 广东省珠海市横琴新区环岛*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 会议 环节 定位 方法 装置 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种会议环节定位方法,其特征在于,包括:
获取预设区域内的待识别语音音频;
将所述待识别语音音频输入至预测模型中,基于所述待识别语音音频的特征属性得到环节定位结果,所述特征属性包括文本特征以及物理特征;
将所述待识别语音音频输入至预测模型中,基于所述待识别语音音频的特征属性得到环节定位结果,包括:
提取所述待识别语音音频对应的文本特征,其中,所述文本特征包括关键词;
提取所述待识别语音音频对应的物理特征,其中,所述物理特征包括声纹特征;
将所述文本特征和物理特征输入至预测模型中,得到环节定位结果;
将所述文本特征和物理特征输入至预测模型中,得到环节定位结果,包括:
根据所述文本特征和物理特征确定出候选环节;
根据所述文本特征计算出所述候选环节的第一预测概率值;
根据所述物理特征计算出所述候选环节的第二预测概率值;
将所述第一预测概率值和所述第二预测概率值代入至下式,得到所述候选环节的预测概率值:
,
其中,Si表示所述候选环节的预测概率值,fi(v)表示第一预测概率值,g(v)表示第二预测概率值,a表示第一预测概率值对应的第一参数,b表示第二预测概率值的第二参数,b=1-a;
当所述候选环节的预测概率值大于概率阈值,则确认所述候选环节为最终环节。
2.如权利要求1所述的会议环节定位方法,其特征在于,提取所述待识别语音音频对应的文本特征,包括:
将所述待识别语音音频转换为待识别文本;
提取所述待识别文本中的关键词。
3.如权利要求1所述的会议环节定位方法,其特征在于,所述提取所述待识别语音音频对应的物理特征,包括:
将所述待识别语音音频输入至声纹识别模型中,得到声纹特征。
4.如权利要求1所述的一种会议环节定位方法,其特征在于,根据所述文本特征计算出所述候选环节的第一预测概率值,包括:
获取所述候选环节对应的预设关键词集合;
计算所述预设关键词集合和所述关键词之间的相似度;
将所述相似度代入至下式,得到所述预设关键词集合和所述关键词之间的匹配概率:
其中, 表示预设关键词集合和所述关键词之间的匹配概率,d表示预设关键词集合,D表示全部的预设关键词集合,是softmax函数的平滑参数,表示预设关键词集合和所述关键词之间的相似度;
将所述预设关键词集合和所述关键词之间的匹配概率作为所述候选环节的第一预测概率值。
5.一种会议环节定位装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取预设区域内的待识别语音音频;
预测模块,用于将所述待识别语音音频输入至预测模型中,得到环节定位结果;
所述预测模块包括:
第一提取单元,用于提取所述待识别语音音频对应的文本特征,其中,所述文本特征包括关键词;
第二提取单元,用于提取所述待识别语音音频对应的物理特征,其中,所述物理特征包括声纹特征;
预测单元,用于将所述文本特征和物理特征输入至预测模型中,得到环节定位结果;
所述预测单元包括:
确定子单元,用于根据所述文本特征和物理特征确定出候选环节;
计算子单元,用于根据所述文本特征计算出所述候选环节的第一预测概率值;
计算子单元,用于根据所述物理特征计算出所述候选环节的第二预测概率值;
预测子单元,用于将所述第一预测概率值和所述第二预测概率值代入至下式,得到所述候选环节的预测概率值:
其中,Si表示所述候选环节的预测概率值,fi(v)表示第一预测概率值,g(v)表示第二预测概率值,a表示第一预测概率值对应的第一参数,b表示第二预测概率值的第二参数,b=1-a;
判断子单元,用于当所述候选环节的预测概率值大于概率阈值,则确认所述候选环节为最终环节。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于龙马智芯(珠海横琴)科技有限公司,未经龙马智芯(珠海横琴)科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110290849.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。