[发明专利]一种声学模型性能评估的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种声学模型性能评估的方法，其特征在于，该方法包括：

获取语音测试集，其中，所述语音测试集中包括至少一条语音；

根据语音评测模型确定出所述语音测试集的平均GOP、平均字错误率WER和相关性数值，其中，所述平均GOP为所述语音测试集中每条语音的GOP的平均值，所述平均字错误率WER为所述语音测试集中每条语音的WER的平均值，所述相关性数值根据所述语音测试集中每条语音的打分确定；

根据所述平均GOP、平均字错误率WER和相关性数值对所述语音评测模型中的声学模型进行性能评估，确定所述声学模型的性能；

其中，所述根据所述平均GOP、平均字错误率WER和相关性数值对所述语音评测模型中的声学模型进行性能评估，确定所述声学模型的性能，具体包括：

确定所述平均GOP对应的预先设定的第一权重、所述平均字错误率WER对应的预先设定的第二权重和所述相关性数值对应的预先设定的第三权重；

根据所述平均GOP与所述第一权重、所述平均字错误率WER与所述第二权重、所述相关性数值与所述第三权重确定所述声学模型的性能分数；

根据所述性能分数确定所述声学模型的性能。

2.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据语音评测模型确定出所述语音测试集的平均GOP，具体包括：

根据语音评测模型确定出所述语音测试集中每条语音的GOP；

根据所述语音测试集中每条语音的GOP确定出所述语音测试集的平均GOP。

3.权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据语音评测模型确定出所述语音测试集中每条语音的GOP，具体包括：

根据所述语音评测模型中的声学模型确定每条语音中每一帧的似然概率；

根据所述每一帧的似然概率确定出所述每条语音的GOP。

4.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据语音评测模型确定出所述语音测试集的平均字错误率WER，具体包括：

根据语音评测模型确定出所述语音测试集中每条语音的字错误率WER；

根据所述语音测试集中每条语音的字错误率WER确定出所述语音测试集的平均字错误率WER。

5.权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据语音评测模型确定出所述语音测试集中每条语音的字错误率WER，具体包括：

根据所述语音评测模型中的语音模型确定每条语音的文本信息；

根据所述文本信息与所述每条语音的标准文本信息确定所述每条语音的字错误率WER。

6.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据语音评测模型确定出所述语音测试集的相关性数值，具体包括：

根据语音评测模型确定出所述语音测试集中每条语音的打分；

根据所述语音测试集中每条语音的打分与预先获取所述每条语音的专家打分确定出所述语音测试集的相关性数值。

7.权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据语音评测模型确定出所述语音测试集中每条语音的打分，具体包括：

根据所述语音评测模型中的打分模型确定所述语音测试集中每条语音的打分。

8.权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述语音测试集中每条语音的打分与预先获取所述每条语音的专家打分确定出所述语音测试集的相关性数值，具体包括：

确定所述语音测试集中与预先获取的专家打分相同的语音的第一数量；

将所述第一数量与所述语音测试集中全部语音的数量的比值确定为所述语音测试集的相关性数值。

9.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均GOP、平均字错误率WER和相关性数值对所述语音评测模型中的声学模型进行性能评估，确定所述声学模型的性能，具体还包括：

确定所述声学模型的实时率，其中，所述实时率为所述声学模型处理语音的效率；

根据所述平均GOP、平均字错误率WER、相关性数值以及所述实时率对所述语音评测模型中的声学模型进行性能评估，确定所述声学模型的性能。