[发明专利]用于识别应用的使用场景的方法和装置有效
| 申请号： | 201810538486.2 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108831505B | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 朱唯鑫;李超;孙建伟;文铭 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/18 | 分类号： | G10L25/18;G10L25/51;H04M1/725 |
| 代理公司： | 11204 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于识别应用的使用场景的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到目标应用的归属于预设类别的子应用被运行，对周围环境中的语音信息进行采集；对采集到的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入预先训练的场景识别模型，得到识别结果，其中，识别结果包括语音信息是在预设场景下采集的概率，场景识别模型用于表征特征信息与识别结果之间的对应关系；基于该概率，确定目标应用当前的使用场景是否为预设场景。该实施方式实现了对目标应用当前的使用场景的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 使用场景 目标应用 语音信息 预设 方法和装置 场景识别 特征信息 采集 场景 特征提取 子应用 概率 应用 归属 响应 检测 申请 | ||
【主权项】：
1.一种用于识别应用的使用场景的方法，包括：/n响应于检测到目标应用的归属于预设类别的子应用被运行，对周围环境中的语音信息进行采集；/n对采集到的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入预先训练的场景识别模型，得到识别结果，其中，所述识别结果包括所述语音信息是在预设场景下采集的概率，所述场景识别模型用于表征特征信息与识别结果之间的对应关系；/n基于所述概率，确定所述目标应用当前的使用场景是否为所述预设场景；/n其中，所述场景识别模型是通过对预设的深度神经网络进行以下训练操作训练得到的：获取预设的训练样本集合，其中，训练样本包括语音信息和标注信息，所述标注信息用于指示所对应的语音信息是否为在所述预设场景下采集的语音信息；对于所述训练样本集合中的训练样本，对该训练样本中的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入所述深度神经网络，得到该训练样本中的语音信息是在所述预设场景下采集的概率，确定该概率与该训练样本中的标注信息之间的差异，基于所述差异调整所述深度神经网络的参数。/n
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