座机提示音识别方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种座机提示音识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质系统。上述方法包括步骤：获取同一类型座机的多个语音匹配模板；将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率；从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板；采用所述目标语音匹配模板识别所述同一类型座机的座机提示音。本方法提高了识别座机提示音的准确性，并提高了识别效率，克服了传统语音识别方法存在准确性低的缺陷。

Recognition Method, Device and Computer Equipment of Host Tip Sound

The present invention relates to a method, device, computer equipment and computer readable storage medium system for recognizing boot tone. The method comprises the following steps: acquiring multiple voice matching templates of the same type of landline; inputting each voice matching template into a pre-trained voice matching model, which is used to calculate the accuracy of voice matching template under different preset thresholds, to identify the correct rate of landline prompt sound, and to screen out the highest correct rate. As the target correct rate corresponding to the voice matching template, the voice matching template with the highest target correct rate is selected from the multiple voice matching templates as the target voice matching template of the same type of landing machine, and the landing prompt sound of the same type of landing machine is recognized by the target voice matching template. This method improves the accuracy and efficiency of recognition of landline prompt sound, and overcomes the shortcomings of low accuracy of traditional speech recognition methods.

【技术实现步骤摘要】
座机提示音识别方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及语音识别
，特别是涉及一种座机提示音识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在电话通讯领域里，用户拨打被呼叫方的号码，通过本地交换中心识别所述拨打的号码转化成的呼叫信号，触发用户所在座机的相关语音提示音，方便用户判断是否呼叫成功，因此，对相关语音提示音的正确识别非常重要。目前，对于相关语音提示音的识别，比如某种类型座机的空号语音提示音，通常是将空号语音提示音的时域信号转化为频域信号，再提取频域信号的频谱特征，通过预先训练的声学模型进行特征识别，从而获取识别效果。但是，将语音提示音的时域信号转化为频域信号，既会造成大量相关的信息丢失，又需要建立对自然语言的识别和理解规则；而且，不同通信运营商的语音提示音存在多样性，在语音提示音的时间、语音提示音的内容重复性和语音提示音的内容完整性等其他方面也存在干扰。综上，目前采用的语音识别方法实现对语音提示音的识别时，容易出现识别准确性较低的缺陷。
技术实现思路
基于此，有必要针对目前的语音识别方法存在识别准确性较低的技术问题，提供一种座机提示音识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。一种座机提示音识别方法，包括以下步骤：获取同一类型座机的多个语音匹配模板；将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率；从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板；采用所述目标语音匹配模板识别所述同一类型座机的座机提示音。在其中一个实施例中，所述获取同一类型座机的多个语音匹配模板的步骤之后，包括：按照预设顺序，分别以不同的长度截断所述多个语音匹配模板，由此得到多个不同长度的语音匹配模板。在其中一个实施例中，所述获取同一类型座机的多个语音匹配模板的步骤之后，还包括：根据所述同一类型座机的多个语音匹配模板，得到多种语音匹配模板组；所述将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率的步骤，包括：将各种语音匹配模板组输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板组在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板组对应的目标正确率；所述从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板的步骤，包括：从所述多种语音匹配模板组中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板组，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板组。在其中一个实施例中，所述语音匹配模型通过下述方法获得：获取预设类型座机的多个数据样本；所述数据样本包括不同长度的语音匹配模板和待处理的座机提示音；按照语音匹配模板的长度，依次对多个座机提示音进行多次切割，得到多个座机提示音包含的多段语音片段；将所述语音匹配模板分别与所述多个座机提示音包含的多段语音片段进行匹配，由此得到所述多个座机提示音的最优匹配值；根据所述多个座机提示音的最优匹配值，计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到计算得到的正确率满足设定条件为止。在其中一个实施例中，所述将所述语音匹配模板分别与所述多个座机提示音包含的多段语音片段进行匹配，由此得到所述多个座机提示音的最优匹配值的步骤，包括：将所述语音匹配模板分别与所述多个座机提示音包含的多段语音片段进行匹配，并分别计算所述语音匹配模板与所述多个座机提示音包含的多段语音片段的匹配值；从所述多个座机提示音对应的多个匹配值中筛选出最高匹配值，作为所述多个座机提示音的最优匹配值。在其中一个实施例中，所述座机提示音包括空号语音提示音和正常语音提示音；所述根据所述多个座机提示音的最优匹配值，计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到计算得到的正确率满足设定条件为止的步骤，包括：在所述多个座机提示音中，将最优匹配值大于预设阈值的座机提示音，作为预测的空号语音提示音；将最优匹配值小于预设阈值的座机提示音，作为预测的正常语音提示音；根据空号语音提示音和预测的空号语音提示音，以及正常语音提示音和预测的正常语音提示音，计算所述语音匹配模板在该预设阈值下，识别座机提示音的正确率；以此类推，计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到所述计算得到的正确率满足设定条件为止。在其中一个实施例中，所述根据空号语音提示音和预测的空号语音提示音，以及正常语音提示音和预测的正常语音提示音，计算所述语音匹配模板在该预设阈值下，识别座机提示音的正确率的步骤，包括：根据空号语音提示音和预测的空号语音提示音，计算所述语音匹配模板在该预设阈值下，识别空号语音提示音的正确率；以及根据正常语音提示音和预测的正常语音提示音，计算所述语音匹配模板在该预设阈值下，识别正常语音提示音的正确率；将所述识别空号语音提示音的正确率和识别正常语音提示音的正确率之和，作为所述语音匹配模板在该预设阈值下，识别座机提示音的正确率；所述计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到所述计算得到的正确率满足设定条件为止的步骤，包括：计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别空号语音提示音的正确率和识别正常语音提示音的正确率；在识别正常语音提示音的正确率大于预设正确率的范围内，分别统计不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到统计得到的正确率满足最高值为止。在其中一个实施例中，所述语音匹配模板为空号语音匹配模板；和/或，所述获取同一类型座机的多个语音匹配模板的步骤，包括：获取同一类型座机的预设通信运营商的多个语音匹配模板；所述将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型的步骤，包括：将同一类型座机的预设通信运营商的多个语音匹配模板输入与所述预设通信运营商对应的语音匹配模型；所述从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板的步骤，包括：从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的预设通信运营商的目标语音匹配模板。一种座机提示音识别装置，所述装置包括：模板获取模块，用于获取同一类型座机的多个语音匹配模板；目标正确率计算模块，用于将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出识别座机提示音的正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率；目标模板获取模块，用于从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板；识别模块，用于采用所述目标语音匹配模板识别所述同一类型座机的座机提示音。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述所述座机提示音识别方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种座机提示音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取同一类型座机的多个语音匹配模板；将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率；从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板；采用所述目标语音匹配模板识别所述同一类型座机的座机提示音。

【技术特征摘要】
1.一种座机提示音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取同一类型座机的多个语音匹配模板；将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率；从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板；采用所述目标语音匹配模板识别所述同一类型座机的座机提示音。2.根据权利要求1所述的座机提示音识别方法，其特征在于，所述获取同一类型座机的多个语音匹配模板的步骤之后，包括：按照预设顺序，分别以不同的长度截断所述多个语音匹配模板，由此得到多个不同长度的语音匹配模板。3.根据权利要求2所述的座机提示音识别方法，其特征在于，所述获取同一类型座机的多个语音匹配模板的步骤之后，还包括：根据所述同一类型座机的多个语音匹配模板，得到多种语音匹配模板组；所述将各语音匹配模板输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板对应的目标正确率的步骤，包括：将各种语音匹配模板组输入预先训练的语音匹配模型，所述语音匹配模型用于计算语音匹配模板组在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，筛选出正确率的最高值，作为所述语音匹配模板组对应的目标正确率；所述从所述多个语音匹配模板中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板的步骤，包括：从所述多种语音匹配模板组中筛选出目标正确率最高的语音匹配模板组，作为所述同一类型座机的目标语音匹配模板组。4.根据权利要求1至3任一项所述的座机提示音识别方法，其特征在于，所述语音匹配模型通过下述方法获得：获取预设类型座机的多个数据样本；所述数据样本包括不同长度的语音匹配模板和待处理的座机提示音；按照语音匹配模板的长度，依次对多个座机提示音进行多次切割，得到多个座机提示音包含的多段语音片段；将所述语音匹配模板分别与所述多个座机提示音包含的多段语音片段进行匹配，由此得到所述多个座机提示音的最优匹配值；根据所述多个座机提示音的最优匹配值，计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到计算得到的正确率满足设定条件为止。5.根据权利要求4所述的座机提示音识别方法，其特征在于，所述将所述语音匹配模板分别与所述多个座机提示音包含的多段语音片段进行匹配，由此得到所述多个座机提示音的最优匹配值的步骤，包括：将所述语音匹配模板分别与所述多个座机提示音包含的多段语音片段进行匹配，并分别计算所述语音匹配模板与所述多个座机提示音包含的多段语音片段的匹配值；从所述多个座机提示音对应的多个匹配值中筛选出最高匹配值，作为所述多个座机提示音的最优匹配值。6.根据权利要求4所述的座机提示音识别方法，其特征在于，所述座机提示音包括空号语音提示音和正常语音提示音；所述根据所述多个座机提示音的最优匹配值，计算所述语音匹配模板在不同预设阈值下，识别座机提示音的正确率，直到计算得到的正确率满足设定条件为止的步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：李逸帆，李炯城，邢竟，陈运动，黄伟如，
申请(专利权)人：广东省电信规划设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44