[发明专利]语音识别方法、介质、装置和计算设备

权利要求书

1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别语音的各特征词的语言模型概率，所述语言模型概率用于指示对应的特征词出现的概率；

根据各所述特征词的语言模型概率，获取各所述特征词的权重激励值，所述权重激励值用于提高对应的特征词的召回率；

根据各所述特征词的权重激励值对所述待识别语音解码，得到所述待识别语音对应的文本。

2.根据权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，所述根据各所述特征词的语言模型概率，获取各所述特征词的权重激励值，包括：

根据各所述特征词的语言模型概率，获取各所述特征词的初始化权重值；

对所述初始化权重值进行更新处理，得到各所述特征词的权重激励值，所述更新处理包括阈值筛选处理和/或步长调整处理。

3.根据权利要求2所述的语音识别方法，其特征在于，所述根据各所述特征词的语言模型概率，获取各所述特征词的初始化权重值，包括：

根据预设函数对各所述特征词的语言模型概率处理，得到各所述特征词的函数值；

对各所述特征词的函数值进行范围映射处理，得到各所述特征词的初始化权重值，其中，各所述特征词的初始化权重值位于第一预设范围内。

4.根据权利要求2所述的语音识别方法，其特征在于，所述更新处理包括所述阈值筛选处理，所述对所述初始化权重值进行更新处理，得到各所述特征词的权重激励值，包括：

在各所述特征词中，确定所述初始化权重值处于第二预设范围内的第一特征词，以及所述初始化权重值处于所述第二预设范围外的第二特征词；

确定所述第一特征词的权重激励值为所述第一特征词的初始化权重值；

确定所述第二特征词的权重激励值为第一预设值。

5.根据权利要求2所述的语音识别方法，其特征在于，所述更新处理包括所述步长调整处理，所述对所述初始化权重值进行更新处理，得到各所述特征词的权重激励值，包括：

获取各所述特征词的等级；

根据预设步长和各所述特征词的等级，获取各所述特征词的更新数值；

根据各所述特征词的更新数值和所述初始化权重值，获取各所述特征词的权重激励值。

6.根据权利要求1-5任一项所述的语音识别方法，其特征在于，所述根据各所述特征词的权重激励值对所述待识别语音解码，得到所述待识别语音对应的文本，包括：

对所述待识别语音进行识别处理，得到所述待识别语音的各个时间单位对应的至少一个候选字，以及各候选字的声学模型得分；

根据各所述特征词的权重激励值、所述各个时间单位对应的至少一个候选字以及各所述候选字的声学模型得分，得到所述文本。

7.根据权利要求6所述的语音识别方法，其特征在于，所述根据各所述特征词的权重激励值、所述各个时间单位对应的至少一个候选字以及各所述候选字的声学模型得分，得到所述文本，包括：

获取时间单位i对应的各候选字的语言模型得分；

根据各所述特征词的权重激励值获取所述时间单位i对应的各候选字的特征词激励值；

根据所述时间单位i对应的各候选字的声学模型得分、语言模型得分和特征词激励值，在所述时间单位i对应的各候选字中确定所述文本的第i个字，i依次为1,2,3,...,n，所述n为所述文本的字数。

8.根据权利要求7所述的语音识别方法，其特征在于，所述获取时间单位i对应的各候选字的语言模型得分，包括：

针对任意候选字，根据多个语言模型对所述候选字进行处理，得到所述候选字在各所述语言模型对应的语言模型得分；

根据各所述语言模型的权重，以及所述候选字在各所述语言模型对应的语言模型得分，得到所述候选字的语言模型得分。