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公开了一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据用户的语音识别请求，获取与所述用户关联的语言模型参考数据；根据所述语言模型参考数据构建所述用户的个人语言模型；根据通用语言模型与所述个人语言模型，对所述用户输入的待识别语音进行语音识别。上述方法解决了语音识别中对用户特有高频词汇的识别难题，提高了个性化语音识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
语音识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术实施例涉及语音识别
，特别是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
随着大数据、机器学习、云计算、人工智能等技术的发展，语音识别正在一步步解放用户的双手，语音输入框也大有取代鼠标、键盘之势。伴随着智能移动设备的普及，语音交互作为一种新型的人机交互方式，越来越引起整个IT(InformationTechnology，信息科技)业界的重视。鉴于说话人常常来自不同的方言区、有不同的口音，说话时又有不同的方式习惯、运用不同的情感，基于深度学习的个性化语音识别应运而生。专利技术人在具体实施过程中，发现现有技术中的个性化语音识别主要是利用用户的语音数据进行声学模型的自适应，这种方式需要用户主动提供语音数据，而不能利用其他的信息数据。与此同时，专利技术人还发现每个人说话时的高频词和低频词都不一样，用户的特有高频词可能是大数据统计模型中的低频词，而目前的语音识别主要是基于大数据统计模型，统一分析所有用户的高频词，这样导致了对低频词(或者是用户特有高频词)的识别效果明显差于高频词。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：根据用户的语音识别请求，获取与所述用户关联的语言模型参考数据；根据所述语言模型参考数据构建所述用户的个人语言模型；根据通用语言模型与所述个人语言模型，对所述用户输入的待识别语音进行语音识别。

【技术特征摘要】
1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：根据用户的语音识别请求，获取与所述用户关联的语言模型参考数据；根据所述语言模型参考数据构建所述用户的个人语言模型；根据通用语言模型与所述个人语言模型，对所述用户输入的待识别语音进行语音识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语言模型参考数据包括个人信息参考数据；所述个人语言模型包括个人信息语言模型；所述根据所述语言模型参考数据构建所述用户的个人语言模型，包括：根据所述个人信息参考数据构建所述个人信息语言模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语言模型参考数据包括：个人信息参考数据和个人对话参考数据；所述个人语言模型包括：个人信息语言模型和个人对话语言模型；所述根据所述语言模型参考数据构建所述用户的个人语言模型，具体包括：根据所述个人信息参考数据构建所述个人信息语言模型；根据所述个人对话参考数据构建所述个人对话语言模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述个人信息参考数据构建个人信息语言模型，包括：获取历史构建的个人信息语言模型；根据所述个人信息参考数据更新所述个人信息语言模型。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述个人信息参考数据包括下述至少一项：所述用户的足迹数据、存储数据以及历史操作数据。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述个人对话参考数据包括下述至少一项：所述用户的历史对话数据和历史对话关联数据。7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹明，
申请(专利权)人：北京羽扇智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11