用于识别语音的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于识别语音的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取音频信号；确定音频信号的信噪比；根据所确定的信噪比，从预先训练的语音识别模型组中选择语音识别模型对音频信号进行语音识别。该实施方式提高了语音识别产品对不同应用场景下的语音进行识别的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
用于识别语音的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及用于识别语音的方法和装置。
技术介绍
语音识别产品通常是采用语音识别技术对语音进行识别。相关技术中，当语音识别产品所处的应用场景发生变化时，例如，从安静的应用场景变换成喧闹的应用场景，会影响语音识别产品对语音进行识别的鲁棒性。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于识别语音的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于识别语音的方法，该方法包括：获取音频信号(AudioSignal)；确定音频信号的信噪比；根据所确定的信噪比(Signal-to-NoiseRatio，SNR)，从预先训练的语音识别模型组中选择语音识别模型对音频信号进行语音识别。在一些实施例中，确定音频信号的信噪比，包括：确定音频信号的静音段和噪声段；根据静音段的能量和噪声段的能量，得到音频信号的信噪比。在一些实施例中，根据所确定的信噪比，从预先训练的语音识别模型组中选择语音识别模型对音频信号进行语音识别，包括：从信噪比区间组中选择与信噪比相匹配的信噪比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于识别语音的方法，包括：/n获取音频信号；/n确定所述音频信号的信噪比；/n根据所确定的信噪比，从预先训练的语音识别模型组中选择语音识别模型对所述音频信号进行语音识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于识别语音的方法，包括：
获取音频信号；
确定所述音频信号的信噪比；
根据所确定的信噪比，从预先训练的语音识别模型组中选择语音识别模型对所述音频信号进行语音识别。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述音频信号的信噪比，包括：
确定所述音频信号的静音段和噪声段；
根据所述静音段的能量和所述噪声段的能量，得到所述音频信号的信噪比。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所确定的信噪比，从预先训练的语音识别模型组中选择语音识别模型对所述音频信号进行语音识别，包括：
从信噪比区间组中选择与所述信噪比相匹配的信噪比区间；
选择对应于所选择的信噪比区间的语音识别模型对所述音频信号进行语音识别。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述信噪比区间组通过如下步骤确定：
获取样本音频信号集合；
对于所述样本音频信号集合中的样本音频信号，确定该样本音频信号的静音段和噪声段；根据所确定的静音段的能量和所确定的噪声段的能量，得到该音频信号的信噪比，存入信噪比集合；
根据所述信噪比集合中的信噪比，生成信噪比统计直方图，其中，所述信噪比统计直方图用于指示信噪比取值的分布特征；
根据所述信噪比统计直方图，确定所述信噪比区间组。


5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述语音识别模型组中的语音识别模型通过以下步骤得到：
获取该语音识别模型对应的训练样本集合，其中，训练样本包括样本音频信号和样本识别结果，所述样本音频信号的信噪比属于所述训练样本集合对应的信噪比区间；
利用机器学习方法，将所述训练样本集合中的训练样本中的样本音频信号作为输入，将所输入的训练样本中的样本识别结果作为期望输出，训练得到该语音识别模型。


6.一种用于识别语音的装置，包括：
信息获取单元，被配置成获取音频信号；
信息确定单元，被配置成确定所述音频信号的信噪比；
模型选择单元，被配置成根据所确...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙建伟，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11