语音识别方法、电子设备及存储装置制造方法及图纸

本申请公开了一种语音识别方法、电子设备比及存储装置，其中，语音识别方法包括：采集语音数据；获取语音数据的识别结果；对识别结果进行候选扩展，得到候选识别结果；显示候选识别结果。上述方案，能够提高语音识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
语音识别方法、电子设备及存储装置
本申请涉及语音识别领域，特别是涉及一种语音识别方法、电子设备比及存储装置。
技术介绍
随着电子信息技术的飞速发展，语音识别已应用到人们日常生活、工作的方方面面，从语音输入法，到视频/电话会议的实时转写，乃至智能机器人，都离不开语音识别。故此，如何提高语音识别的准确性成为极具研究价值的课题。
技术实现思路
本申请主要解决的技术问题是提供一种语音识别方法、电子设备以及存储装置，能够提高语音识别的准确性。为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种语音识别方法，包括：采集语音数据；获取语音数据的识别结果；对识别结果进行候选扩展，得到候选识别结果；显示候选识别结果。为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器中存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述第一方面中的语音识别方法。为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种存储装置，存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面中的语音识别方法。<br>上述方案，通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：/n采集语音数据；/n获取所述语音数据的识别结果；/n对所述识别结果进行候选扩展，得到候选识别结果；/n显示所述候选识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：
采集语音数据；
获取所述语音数据的识别结果；
对所述识别结果进行候选扩展，得到候选识别结果；
显示所述候选识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别结果包括至少一个第一词汇；所述对所述识别结果进行候选扩展，得到候选识别结果，包括：
提取所述第一词汇的语义特征，得到第一特征表示，并提取第二词汇的语义特征，得到第二特征表示；所述第二词汇是用户的个性化词汇；
基于注意力机制，利用所述第一特征表示和所述第二特征表示，得到加权系数；其中，所述加权系数表示每一所述第一词汇在扩展候选时的重要度；
基于所述加权系数和所述第二特征表示进行预测，得到在每个所述第一词汇的位置进行候选扩展的第一概率以及对应各个所述第二词汇被选中的第二概率；
基于所述第一概率和所述第二概率，得到所述候选识别结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述候选扩展由候选扩展模型执行，所述候选扩展模型包括输入层、编码网络、解码网络和输出层；
所述提取所述第一词汇的语义特征，得到第一特征表示，包括：
将所述识别结果送入所述输入层以对所述识别结果进行分词，得到所述至少一个第一词汇，并对所述第一词汇进行映射得到第一嵌入表示，将所述第一嵌入表示送入所述编码网络以提取所述第一嵌入表示的语义特征，得到所述第一特征表示；
所述提取第二词汇的语义特征，得到第二特征表示，包括：
将所述第二词汇送入所述输入层，以对所述第二词汇进行分词和映射，得到第二嵌入表示，并将所述第二嵌入表示送入所述解码网络以提取所述第二嵌入表示的语义特征，得到所述第二特征表示；
所述基于所述加权系数和所述第二特征表示进行预测，得到在每个所述第一词汇的位置进行候选扩展的第一概率以及对应各个所述第二词汇被选中的第二概率，包括：
将所述加权系数送入所述解码网络以提取所述第二嵌入表示的语义特征，得到最终第二特征表示；
将所述加权系数以及所述最终第二特征表示送入所述输出层，以预测在每个所述第一词汇的位置进行候选扩展的第一概率以及对应各个所述第二词汇被选中的第二概率。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述编码网络包括第一丢弃网络、第一正向长短期记忆网络、反向长短期记忆网络和第二丢弃网络；
所述将所述第一嵌入表示送入所述编码网络以提取所述第一嵌入表示的语义特征，得到所述第一特征表示，包括：
将所述第一嵌入表示送入所述第一丢弃网络；
将所述第一丢弃网络的输出分别送入所述第一正向长短期记忆网络和所述反向长短期记忆网络，得到第一正向特征表示和反...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴思远，
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