[发明专利]语音识别及模型建立方法、装置、设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种语音识别及模型建立方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及语音识别、深度学习、自然语言处理等人工智能领域。语音识别方法包括：对语音信号进行流式处理，以获得所述流式处理的输出结果，所述输出结果包括：所述语音信号的初始序列单元对应的上下文特征；对所述上下文特征进行非自回归处理，以获得最终序列单元；基于所述最终序列单元，获得语音识别结果。本公开可以实现高并行高精度的语音识别。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及语音识别、深度学习、自然语言处理等人工智能领域，尤其涉及一种语音识别及模型建立方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

语音识别是指通过计算机把声音信号转换为对应文本的过程，作为语音交互的入口，其准确率和响应速度对系统的性能和延迟都至关重要，直接影响用户体验。

相关技术中，存在一些语音识别建模方法，然而缺乏高并行高精度的解决方案。

发明内容

本公开提供了一种语音识别及模型建立方法、装置、设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种语音识别方法，包括：对语音信号进行流式处理，以获得所述流式处理的输出结果，所述输出结果包括：所述语音信号的初始序列单元对应的上下文特征；对所述上下文特征进行非自回归处理，以获得最终序列单元；基于所述最终序列单元，获得语音识别结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种语音识别模型的建立方法，包括：对语音信号样本进行流式处理，以获得所述流式处理的输出结果，所述输出结果包括：所述语音信号样本的初始建模单元对应的上下文特征；对所述上下文特征进行非自回归处理，以获得最终建模单元；基于所述最终建模单元，建立语音识别模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种语音识别装置，包括：第一处理模块，用于对语音信号进行流式处理，以获得所述流式处理的输出结果，所述输出结果包括：所述语音信号的初始序列单元对应的上下文特征；第二处理模块，用于对所述上下文特征进行非自回归处理，以获得最终序列单元；获取模块，用于基于所述最终序列单元，获得语音识别结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种语音识别模型的建立装置，包括：第一处理模块，用于对语音信号样本进行流式处理，以获得所述流式处理的输出结果，所述输出结果包括：所述语音信号样本的初始建模单元对应的上下文特征；第二处理模块，用于对所述上下文特征进行非自回归处理，以获得最终建模单元；建立模块，用于基于所述最终建模单元，建立语音识别模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的技术方案，可以实现高并行高精度的语音识别。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的示意图；

图2是根据本公开第二实施例的示意图；

图3是根据本公开第三实施例的示意图；