进行语音识别优化的方法、装置及应用其的智能语音对话系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种在智能语音对话系统中进行语音识别优化的方法，包括：对智能语音对话系统进行对话节点的划分；为智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型；响应于在相应的对话节点接收到的答复语音，调用节点语言模型进行语音识别，并将节点语言模型的识别结果融合至智能语音对话系统的通用语言模型。本发明专利技术还公开了一种进行语音识别优化的装置及应用其的智能语音对话系统，根据本发明专利技术提供的方案，既能进行通用识别又能针对性地进行语音识别的效果，使得语音识别能够与逻辑复杂的实际会话环境相适应，大幅提升智能对话系统中的语音识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
进行语音识别优化的方法、装置及应用其的智能语音对话系统
本专利技术涉及智能语音
，尤其涉及一种在智能语音对话系统中进行语音识别优化的方法、装置及应用其的智能语音对话系统。
技术介绍
人机交互是研究人和计算机系统之间的交互关系的技术。其中，智能语音对话系统是一种新型的人机交互方式，通过自然语音进行输入输出。智能语音对话系统通常包括语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成等几个技术模块组成。语音识别是智能语音对话系统的第一个模块，语音识别的准确率直接影响到整个对话系统的任务成功率。而从语音识别原理来讲，影响语音识别准确率很重要的因素在于语音识别系统的模型。因而，目前，为了提高语音识别效果，业界通常是通过在训练时加入关于定制场景的文本语料来对语言模型进行训练优化，使得训练处的语言模型在面对该特定场景的领域词汇时，具备更好的匹配度，从而有更好的识别效果。然而这种方式下，通常是针对智能语音对话系统训练出统一的语言模型，虽然这个统一的语言模型进行了场景训练优化，但是只用一个优化后的语言模型来面向整个语音对话过程时，由于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.在智能语音对话系统中进行语音识别优化的方法，包括：/n对所述智能语音对话系统进行对话节点的划分；/n为所述智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型；/n响应于在相应的对话节点接收到的答复语音，调用所述节点语言模型进行语音识别，并将所述节点语言模型的识别结果融合至所述智能语音对话系统的通用语言模型。/n

【技术特征摘要】
1.在智能语音对话系统中进行语音识别优化的方法，包括：
对所述智能语音对话系统进行对话节点的划分；
为所述智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型；
响应于在相应的对话节点接收到的答复语音，调用所述节点语言模型进行语音识别，并将所述节点语言模型的识别结果融合至所述智能语音对话系统的通用语言模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括
根据所述智能语音对话系统所应用的行业，为所述智能语音对话系统创建和关联适配于特定行业场景的专用语言模型；
在调用所述节点语言模型进行语音识别之后，还将所述节点语言模型的识别结果融合至所述专用语言模型和智能语音对话系统的通用语言模型。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为所述智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型包括
根据对话类型为各对话节点配置语料文件；
根据配置的语料文件训练生成与各对话节点适配的节点语言模型并发布；
将发布的节点语言模型与相应的对话节点关联绑定。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
为所述通用语言模型、专用语言模型和节点语言模型的语音识别结果分别配置结果标识；
响应于接收到的搜索指令，获取符合条件的识别日志记录输出，其中，输出的识别日志记录包括结果标识和对应的识别结果。


5.对智能语音对话系统进行语音识别优化的装置，其特征在于，包括
对话管理模块，用于对所述智能语音对话系统进行对话节点的划分；和

【专利技术属性】
技术研发人员：董鑫，史彤，
申请(专利权)人：苏州思必驰信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32