[发明专利]热词增强的语音识别方法以及装置、存储介质、电子装置

权利要求书

1.一种热词增强的语音识别方法，其特征在于，包括：

根据预设解码网络对每一帧语音信号的声学特征进行解码，其中所述解码的过程包括多个解码路径；

判断所述解码路径中是否包含热词，其中所述热词按照预设规则存入热词集合中，其中所述热词集合是根据用户自定义得到的；

如果判断所述解码路径中包含所述热词，则按照预设衰减模型计算当前热词得分，其中所述预设衰减模型用于表征按照时间衰减的热词权重；

根据所述当前热词得分更新对应的所述解码路径的累计得分，输出解码后的语音识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

按照所述热词权重随时间衰减的方式在所述预设解码网络中进行热词增强处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间衰减包括：基于时间的线性衰减、基于时间的指数衰减。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述热词增强处理包括：

根据用户可上传和/或更新的热词列表，设置初始权重；

对所述热词列表中的热词进行分词，进行热词权重的转换之后将所述初始权重转换为与所述预设解码网络中的语言得分属于同等量级的得分，以使在解码过程中权重会随时间衰减。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设衰减模型用于表征按照时间衰减的热词权重，包括：

所述热词权重w_t按照如下方式随时间衰减：

w_t＝-λt+w₀ (1)

其中λ为衰减系数，w₀为当前热词初始权重，t为该热词在解码路径中出现的相对时间，t＝0为首次出现的时间，并且衰减过程中的权重满足如下关系，其中W为所有热词的原始权重：

W＝w₀+w₁+...+w_T (2)。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据预设解码网络对每一帧语音信号的声学特征进行解码，其中所述解码的过程包括多个解码路径，包括：

目标音频在所述解码的过程中，计算当前帧解码路径的声学得分、语言得分，并更新所述解码路径的累计得分；

所述如果判断所述解码路径中包含所述热词，则按照预设衰减模型计算当前热词得分，其中所述预设衰减模型用于表征按照时间衰减的热词权重，包括：

按照预设衰减模型计算当前热词得分并为该路径设置热词匹配标志以及热词匹配的相对时间；

将热词得分加到路径累计到得分里面，直到所述目标音频解码结束，再回溯解码路径，得到语音识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

所述语音识别的过程基于所述解码网络，并结合维特比算法、剪枝策略进行的。

8.一种热词增强的语音识别装置，其特征在于，包括：

特征解码模块，用于根据预设解码网络对每一帧语音信号的声学特征进行解码，其中所述解码的过程包括多个解码路径；

判断模块，用于判断所述解码路径中是否包含热词，其中所述热词按照预设规则存入热词集合中，其中所述热词集合是根据用户自定义得到的；

热词得分计算模块，用于如果判断所述解码路径中包含所述热词，则按照预设衰减模型计算当前热词得分，其中所述预设衰减模型用于表征按照时间衰减的热词权重；

输出模块，用于根据所述当前热词得分更新对应的所述解码路径的累计得分，输出解码后的语音识别结果。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。