语种识别方法、装置、电子设备和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种识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别语音数据；将待识别语音数据输入至语种识别模型中，得到语种识别模型输出的语种识别结果；语种识别模型是基于样本语音数据、样本语音数据的语种，以及多个语种的描述文本训练得到的；多个语种包括集内语种和集外语种，集内语种为样本语音数据的语种。本发明专利技术实施例提供的语种识别方法、装置、电子设备和存储介质，语种识别模型基于集内语种和集外语种的描述文本，对待识别语音数据进行语种识别，实现了包含集外语种在内的准确的语种识别。

【技术实现步骤摘要】
语种识别方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种语种识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
语种识别是指机器根据输入的语音数据，自动判断该语音数据所属的语言种类，例如汉语、英语、法语或日语等。目前的语种识别方法，例如基于音素识别器的语种识别方法或者基于深度神经网络的语种识别方法，均为针对闭集的语种识别方案，即仅能够识别训练集中的样本语音所对应的语种。如果待识别的语音数据所对应的语种从未在训练集中出现，则目前的语种识别方法无法准确识别出该语音数据的语种。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种语种识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有语种识别方法无法识别不在训练集中的语种的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种语种识别方法，包括：确定待识别语音数据；将所述待识别语音数据输入至语种识别模型中，得到所述语种识别模型输出的语种识别结果；其中，所述语种识别模型是基于样本语音数据、所述样本语音数据的语种，以及多个语种的描述文本训练得到的；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语种识别方法，其特征在于，包括：/n确定待识别语音数据；/n将所述待识别语音数据输入至语种识别模型中，得到所述语种识别模型输出的语种识别结果；/n其中，所述语种识别模型是基于样本语音数据、所述样本语音数据的语种，以及多个语种的描述文本训练得到的；所述多个语种包括集内语种和集外语种，所述集内语种为所述样本语音数据的语种。/n

【技术特征摘要】
1.一种语种识别方法，其特征在于，包括：
确定待识别语音数据；
将所述待识别语音数据输入至语种识别模型中，得到所述语种识别模型输出的语种识别结果；
其中，所述语种识别模型是基于样本语音数据、所述样本语音数据的语种，以及多个语种的描述文本训练得到的；所述多个语种包括集内语种和集外语种，所述集内语种为所述样本语音数据的语种。


2.根据权利要求1所述的语种识别方法，其特征在于，所述语种识别模型用于确定所述待识别语音数据对应的语音语种表征向量，并基于所述语音语种表征向量以及所述多个语种的文本语种表征向量进行语种识别，任一语种的文本语种表征向量是基于所述任一语种的描述文本确定的。


3.根据权利要求2所述的语种识别方法，其特征在于，所述将所述待识别语音数据输入至语种识别模型中，得到所述语种识别模型输出的语种识别结果，具体包括：
将所述待识别语音数据输入至所述语种识别模型的语音语种表征层，得到所述语音语种表征层输出的所述语音语种表征向量；
将所述语音语种表征向量和每一语种的文本语种表征向量输入至所述语种识别模型的相似度判决层，得到所述相似度判决层输出的所述语种识别结果。


4.根据权利要求3所述的语种识别方法，其特征在于，所述将所述待识别语音数据输入至所述语种识别模型的语音语种表征层，得到所述语音语种表征层输出的所述语音语种表征向量，具体包括：
将所述待识别语音数据输入至所述语音语种表征层的语音特征提取层，得到所述语音特征提取层输出的语音特征向量；
将所述语音特征向量输入至所述语音语种表征层的空间变换层，得到所述空间变换层输出的所述语音语种表征向量。


5.根据权利要求4所述的语种识别方法，其特征在于，所述语音语种表征层还包括语种分类层，所述语种分类层用于确定所述语音特征向量对应的语种；
所述语...

【专利技术属性】
技术研发人员：方昕，李晋，刘俊华，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34