[发明专利]用于智能设备的人机交互语音识别方法及系统

摘要

本发明公开一种用于智能设备的人机交互语音识别方法及系统，属于语音识别技术领域，通过将意图识别和槽位填充进行联合优化训练，以提高语音识别的准确率。该方法包括：将用户的语音问题分词处理得到原始词序列，并通过嵌入处理对原始词序列进行向量化表示；通过将隐含状态向量h_i和槽位上下文向量c_i^S加权处理后得到槽位标签模型y_i^S；通过将隐含状态向量hT和意图上下文向量c^I加权处理后得到意图预测模型y^I；使用槽位门g对槽位上下文向量c_i^S和意图上下文向量c^I进行拼接处理，并通过槽位门g对槽位标签模型y_i^S进行转换表示；对意图预测模型y^I和转换后的槽位标签模型y_i^S联合优化构建目标函数，并基于目标函数对用户的语音问题进行意图识别。

主权项

1.一种用于智能设备的人机交互语音识别方法，其特征在于，包括：将用户的语音问题分词处理得到原始词序列，并通过嵌入处理对所述原始词序列进行向量化表示；计算各分词向量的隐含状态向量h_i和槽位上下文向量c_i^S，通过将所述隐含状态向量h_i和所述槽位上下文向量c_i^S加权处理后得到槽位标签模型y_i^S；计算向量化表示的原始词序列隐含状态向量hT和意图上下文向量c^I，通过将所述隐含状态向量hT和所述意图上下文向量c^I加权处理后得到意图预测模型y^I；使用槽位门g对所述槽位上下文向量c_i^S和意图上下文向量c^I进行拼接处理，并通过槽位门g对槽位标签模型y_i^S进行转换表示；对意图预测模型y^I和转换后的槽位标签模型y_i^S联合优化构建目标函数，并基于所述目标函数对用户的语音问题进行意图识别。