[发明专利]一种多音字消歧方法、装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 202110616944.1 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113204959A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 吴朗;孙见青;梁家恩 | 申请（专利权）人： | 云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/232 | 分类号： | G06F40/232;G06F16/33;G06K9/62 |
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| 地址： | 100096 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 多音字 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种多音字消歧方法，其特征在于，包括：
获取多个文本和所述多个文本对应的音频；
训练所述多个文本和文本对应的音频得到声学模型；
将所述待确定拼音的文本的字序列输入到所述声学模型中得到第一拼音序列；
对所述第一拼音序列进行降噪得到第二拼音序列，所述第二拼音序列中包括待确定拼音的文本的拼音。
2.根据权利要求1所述的多音字消歧方法，其特征在于，所述对所述第一拼音序列进行降噪得到第二拼音序列，包括：
训练拼音语言模型；
根据所述拼音语言模型对所述第一拼音序列进行重排列得到第二拼音序列；
所述第二拼音序列中概率最高的序列是待确定拼音的文本的拼音。
3.根据权利要求2所述的多音字消歧方法，其特征在于，所述训练拼音语言模型，包括：
获取多个拼音序列；
训练所述多个序列得到所述拼音语言模型。
4.根据权利要求3所述的多音字消歧方法，其特征在于，训练所述拼音语言模型采用Transformer网络结构。
采用训练所述多个拼音序列得到拼音语言模型。
5.一种多音字消歧装置，其特征在于，包括：
获取模块：用于获取多个文本和所述多个文本对应的音频；
训练模块：用于训练所述多个文本和文本对应的音频得到声学模型；
输入模块：用于将所述待确定拼音的文本的字序列输入到所述声学模型中得到第一拼音序列；
降噪模块：用于对所述第一拼音序列进行降噪得到第二拼音序列，所述第二拼音序列中包括待确定拼音的文本的拼音。
6.根据权利要求5所述的多音字消歧装置，其特征在于，所述降噪模块还用于：训练拼音语言模型；
根据所述拼音语言模型对所述第一拼音序列进行重排列得到第二拼音序列；
所述第二拼音序列中概率最高的序列是待确定拼音的文本的拼音。
7.根据权利要求6所述的多音字消歧装置，其特征在于，所述训练拼音语言模型，包括：
获取多个拼音序列；
训练所述多个序列得到所述拼音语言模型。
8.根据权利要求7所述的多音字消歧装置，其特征在于，训练所述拼音语言模型采用Transformer网络结构。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至4任一项所述一种多音字消歧方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至4任一项所述一种多音字消歧方法。
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