语音意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种语音意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取对话过程中的实时语音流，将所述实时语音流输入语音意图识别模型，所述语音意图识别模型包括端点检测层和意图识别层，通过所述端点检测层对所述实时语音流进行端点检测，得到目标语音流，通过所述意图识别层对所述目标语音流进行意图识别，得到所述目标语音流对应的意图。采用本方法能够准确识别出用户语音对应的意图，提高语音意图识别的准确性。

Speech intention recognition method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
语音意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种语音意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，出现了语音意图识别技术，语音意图识别技术是将用户的语音中的词汇内容转换为文本，并分析用户的意图以执行相应的指令。语音意图识别技术的出现给用户的生活带来极大的便利性，例如，智能客服机器人通过语音意图识别技术将用户的语音转化成文字，继而根据该文字为用户返回相应的响应等。然而，传统的语音意图识别方式往往是将用户咨询的服务语音转化为文本，然后从识别的文本中分析得到用户真正想咨询的业务的概率，识别并不准确。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高语音意图识别的准确性的语音意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质。一种语音意图识别方法，所述方法包括：获取对话过程中的实时语音流；将所述实时语音流输入语音意图识别模型，所述语音意图识别模型包括端点检测层和意图识别层；通过所述端点检测层对所述实时语音流进行端点检测，得到目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音意图识别方法，所述方法包括：/n获取对话过程中的实时语音流；/n将所述实时语音流输入语音意图识别模型，所述语音意图识别模型包括端点检测层和意图识别层；/n通过所述端点检测层对所述实时语音流进行端点检测，得到目标语音流；/n通过所述意图识别层对所述目标语音流进行意图识别，得到所述目标语音流对应的意图。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音意图识别方法，所述方法包括：
获取对话过程中的实时语音流；
将所述实时语音流输入语音意图识别模型，所述语音意图识别模型包括端点检测层和意图识别层；
通过所述端点检测层对所述实时语音流进行端点检测，得到目标语音流；
通过所述意图识别层对所述目标语音流进行意图识别，得到所述目标语音流对应的意图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述端点检测层对所述实时语音流进行端点检测，得到目标语音流，包括：
通过所述端点检测层对所述实时语音流进行端点检测，得到所述实时语音流中的人声语音流的端点和环境噪音流的端点；
基于所述人声语音流的端点和所述环境噪音流的端点，从所述实时语音流中提取出目标语音流，所述目标语音流为目标用户的语音流。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过所述意图识别层对所述目标语音流进行意图识别，得到所述目标语音流对应的意图，包括：
通过所述意图识别层从所述目标语音流中获取意图帧，所述意图帧为存在意图的概率超过第一阈值的语音分片；
确定意图帧队列中同一意图的意图帧数量占总意图帧数量的比例，得到各意图对应的意图比例；
根据所述各意图对应的意图比例确定所述意图帧队列对应的意图；
根据所述意图帧队列对应的意图确定所述目标语音流对应的意图。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述目标语音流中获取意图帧，包括：
将所述目标语音流进行划分，得到各语音分片；
确定所述各语音分片中每个语音分片存在意图的概率；
当语音分片存在意图的概率超过第一阈值时，将所述语音分片作为意图帧。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述各语音分片中每个语音分片存在意图的概率，包括：
获取所述各语音分片对应的波形；
针对所述各语音分片中的每个语音分片，确定语音分片的波形对应各预设波形的概率，所述预设波形为存在意图的语音波形；
根据所述语音分片的波...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂臻，
申请(专利权)人：深圳追一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44