一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括如下步骤：获取第一格式的目标口语数据，采用预设编码方式获取所述目标口语数据对应的目标口语序列；将所述目标口语序列中的各个第一元素按顺序依次输入至预先训练的长短期记忆递归神经网络LSTM模型中，以分别获取所述各个第一元素对应的第二元素，并将所述各个第一元素对应的第二元素组成的序列作为所述目标口语序列对应的第二格式的目标语音序列；基于所述目标语音序列获取所述目标口语数据对应的标准语音数据，并执行所述标准语音数据指示的操作指令。采用本发明专利技术，可以增强语音数据识别效果，进而提高了语音数据识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及电子
，尤其涉及一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着社会的发展，电子技术发展的越来越快，智能家电设备也越来越普及。语音识别技术对于智能家电设备而言，是一项革命性的技术，由于其不需要手动操作，只需要发出语音指令，便可实现对智能家电设备控制。目前，智能家电设备的语音控制方式通常是将用户输入的语音数据与训练样本进行直接匹配，基于匹配结果从而实现语音识别。但这种语音识别方式通常会因为用户发音方式的不同或者用户发音语法结构等因素影响，容易产生匹配错误，使得语音数据的识别效果较差，从而降低了语音数据识别的准确率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决语音数据识别效果差而导致识别准确率低的问题。本专利技术实施例第一方面提供了一种语音识别方法，包括：获取第一格式的目标口语数据，采用预设编码方式获取所述目标口语数据对应的目标口语序列；将所述目标口语序列中的各个第一元素按顺序依次输入至预先训练的长短期记忆递归神经网络LSTM模型中，以分别获取所述各个第一元素对应的第二元素本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：获取第一格式的目标口语数据，采用预设编码方式获取所述目标口语数据对应的目标口语序列；将所述目标口语序列中的各个第一元素按顺序依次输入至预先训练的长短期记忆递归神经网络LSTM模型中，以分别获取所述各个第一元素对应的第二元素，并将所述各个第一元素对应的第二元素组成的序列作为所述目标口语序列对应的第二格式的目标语音序列；基于所述目标语音序列获取所述目标口语数据对应的标准语音数据，并执行所述标准语音数据指示的操作指令。

【技术特征摘要】
1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：获取第一格式的目标口语数据，采用预设编码方式获取所述目标口语数据对应的目标口语序列；将所述目标口语序列中的各个第一元素按顺序依次输入至预先训练的长短期记忆递归神经网络LSTM模型中，以分别获取所述各个第一元素对应的第二元素，并将所述各个第一元素对应的第二元素组成的序列作为所述目标口语序列对应的第二格式的目标语音序列；基于所述目标语音序列获取所述目标口语数据对应的标准语音数据，并执行所述标准语音数据指示的操作指令。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设编码方式获取所述目标口语数据对应的目标口语序列，包括：对所述目标口语数据进行分词处理，以获取所述目标口语数据对应的多个词组数据；将所述多个词组数据中的每个词组数据分别转换为预设的序列值，以获取所述目标口语数据对应的目标口语序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标口语数据进行分词处理，以获取所述目标口语数据对应的多个词组数据之后，还包括：在停用词集合中查找与所述多个词组数据相匹配的目标词组数据；删除所述多个词组数据中的目标词组数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标口语序列中的各个第一元素按顺序依次输入至LSTM模型中之前，还包括：采集所述第一格式的样本口语数据以及所述样本口语数据对应的所述第二格式的样本语音数据；采用所述预设编码方式分别对所述样本口语数据以及所述样本语音数据进行编码，以获取所述样本口语数据对应的样本口语序列以及所述样本语音数据对应的样本语音序列；创建LSTM模型，将所述样本口语序列中的各个第三元素按顺序依次输入至所述LSTM模型中，以分别获取所述各个第三元素对应的第四元素，并将所述各个第三元素对应的第四元素组成的序列作为所述样本口语序列对应的第二格式的输出语音序列；当所述输出语音序列与所述样本语音序列相匹配时，生成训练后的所述LSTM模型；当所述输出语音序列与所述样本语音序列不匹配时，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张淼，徐宇垚，
申请(专利权)人：深圳和而泰数据资源与云技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44