语音识别模型的更新方法、家用电器及服务器技术

技术编号:29529152 阅读:18 留言:0更新日期:2021-08-03 15:16
本发明专利技术实施例提供了一种语音识别模型的更新方法、家用电器及服务器,该更新方法包括:家用电器采集用户发出的语音指令,使用本地语音识别模型对语音指令进行语音识别,将未识别成功的语音指令发送至服务器,服务器根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集,并使用训练样本集训练服务器中的语音识别模型,家用电器接收服务器发送的训练好的语音识别模型的模型参数,使用模型参数更新本地语音识别模型,从而既可以提高家用电器的语音控制的有效性,也能够通过家用电器和服务器交互,完成家用电器中本地语音识别模型的升级更新,明显地提高了家用电器的语音识别能力,提升了用户的体验感。

【技术实现步骤摘要】
语音识别模型的更新方法、家用电器及服务器
本专利技术涉及家用电器
,尤其涉及一种语音识别模型的更新方法、家用电器及服务器。
技术介绍
随着智能家居场景的发展,智能家电越来越多的集中采用语音控制。目前来说语音控制一般分为两种方案:一种为在线语音控制方案,另一种为本地语音控制方案。在线语音控制方案是利用本地设备将用户的语音指令发送给云端服务器,以通过云端服务器对语音指令进行语音语义的识别处理,然后返回与语音指令对应的控制信息给本地设备。在该方案中,由于需要依靠云端服务器对语音指令进行语音识别,则本地设备和云端服务器之间的通讯状况的好坏直接影响语音控制的有效性。而本地语音控制方案是直接在每个智能家电设备中加入一个语音语义处理控制板,以通过本地的语音语义处理控制板来对语音指令进行语音语义的识别处理,在该方案中存在一个明显的劣势就是本地设备的语音识别和处理能力明显不如云端服务器强大,且难以完成自我更新,识别能力较差。因此,无论是在线语音控制方案还是本地语音控制方案均存在弊端。
技术实现思路
为至少部分地解决现有技术中存在的上述问题,本专利技术实施例的目的是提供一种语音识别模型的更新方法、家用电器及服务器。为了实现上述目的,本专利技术第一方面提供一种语音识别模型的更新方法,应用于家用电器,其中,更新方法包括:采集用户发出的语音指令;使用本地语音识别模型对语音指令进行语音识别;将未识别成功的语音指令发送至服务器,其中,服务器用于根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集,并使用训练样本集训练服务器中的语音识别模型;接收服务器发送的训练好的语音识别模型的模型参数;使用模型参数更新本地语音识别模型。在本专利技术实施例中,将未识别成功的语音指令发送至服务器包括:存储未识别成功的语音指令;将预设周期内存储的未识别成功的语音指令发送至服务器;或者在存储的未识别成功的语音指令的数量达到第一预设数量的情况下,将存储的未识别成功的语音指令发送至服务器。本专利技术第二方面提供一种语音识别模型的更新方法,应用于服务器,其中,更新方法包括:接收家用电器发送的未识别成功的语音指令;获取可识别指令集;根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集;使用训练样本集对服务器中的语音识别模型进行训练;以及将训练好的语音识别模型的模型参数发送至家用电器,以更新家用电器的本地语音识别模型。在本专利技术实施例中,根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集包括:对未识别成功的语音指令进行语音标注;在可识别指令集中随机抽取第二预设数量的可识别语音指令;将语音标注后的未识别成功的语音指令与第二预设数量的可识别语音指令组成训练样本集。在本专利技术实施例中,使用训练样本集对服务器中的语音识别模型进行训练包括:使用训练样本集对服务器中的语音识别模型进行第一预设次数的训练,以获得第一语音识别模型;对第一语音识别模型进行模型评估;若第一语音识别模型未达到模型评估条件,则继续使用训练样本集对第一语音识别模型进行第二预设次数的训练,以得到达到模型评估条件的第二语音识别模型。在本专利技术实施例中,对第一语音识别模型进行模型评估之后,还包括:若第一语音识别模型达到模型评估条件,则将第一语音识别模型的模型参数作为所述服务器训练好的语音识别模型的模型参数发送至家用电器。在本专利技术实施例中,对第一语音识别模型进行模型评估包括:获取未识别指令集;根据可识别指令集和未识别指令集生成评估样本集;使用评估样本集对第一语音识别模型进行模型评估。在本专利技术实施例中,模型评估包括对语音识别的准确率的评估以及对预设损失函数的收敛值的评估。本专利技术第三方面提供一种处理器,被配置成执行根据以上所述的应用于家用电器的语音识别模型的更新方法。本专利技术第四方面提供一种处理器,被配置成执行根据以上所述的应用于服务器的语音识别模型的更新方法。本专利技术第五方面提供一种家用电器,包括根据以上所述的处理器。本专利技术第六方面提供一种服务器,包括根据以上所述的处理器。本专利技术第七方面提供一种机器可读存储介质,其上存储有指令,其中,指令被处理器执行时实现根据以上所述的应用于家用电器的语音识别模型的更新方法,或者实现根据以上所述的应用于服务器的语音识别模型的更新方法。上述技术方案中,家用电器能够直接使用本地语音识别模型对用户发出的语音指令进行本地语音识别,也能将未识别成功的语音指令发送至服务器,服务器可以根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集,并使用训练样本集训练服务器中的语音识别模型,当服务器中的语音识别模型训练完成以后,服务器可以将训练好的语音识别模型的模型参数发送给家用电器,家用电器可以使用接收到的模型参数对本地语音识别模型进行更新。即在本专利技术中,家用电器直接通过本地语音识别模型对用户发出的语音指令进行语音识别,同时还可以将本地语音识别模型无法识别成功的语音指令发送至服务器进行语音识别和模型训练,以得到训练好的模型参数完成对家用电器的本地语音识别模型的升级更新,从而既可以避免出现受通讯状况的好坏直接影响语音控制的有效性的现象,以达到提高家用电器的语音控制的有效性的目的,也能够通过家用电器和服务器交互,完成家用电器中本地语音识别模型的升级更新,明显地提高了家用电器的语音识别能力,提升了用户的体验感。本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例,但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中:图1示意性示出了根据本专利技术实施例的应用于家用电器的语音识别模型的更新方法的流程示意图;图2示意性示出了根据本专利技术实施例的应用于家用电器的语音识别模型的更新方法中步骤103的流程示意图;图3示意性示出了根据本专利技术实施例的应用于服务器的语音识别模型的更新方法的流程示意图;图4示意性示出了根据本专利技术实施例的应用于服务器的语音识别模型的更新方法中步骤203的流程示意图;图5示意性示出了根据本专利技术实施例的应用于服务器的语音识别模型的更新方法中步骤204的流程示意图;图6示意性示出了根据本专利技术实施例的语音识别模型的更新方法的算法示意图;图7示意性示出了根据本专利技术实施例的应用语音识别模型的更新方法的设备架构图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例,并不用于限制本专利技术实施例。需要说明,若本申请实施方式中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……),则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音识别模型的更新方法,应用于家用电器,其特征在于,所述更新方法包括:/n采集用户发出的语音指令;/n使用本地语音识别模型对所述语音指令进行语音识别;/n将未识别成功的语音指令发送至服务器,其中,所述服务器用于根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集,并使用所述训练样本集训练所述服务器中的语音识别模型;/n接收所述服务器发送的训练好的语音识别模型的模型参数;/n使用所述模型参数更新所述本地语音识别模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音识别模型的更新方法,应用于家用电器,其特征在于,所述更新方法包括:
采集用户发出的语音指令;
使用本地语音识别模型对所述语音指令进行语音识别;
将未识别成功的语音指令发送至服务器,其中,所述服务器用于根据未识别成功的语音指令与可识别指令集生成训练样本集,并使用所述训练样本集训练所述服务器中的语音识别模型;
接收所述服务器发送的训练好的语音识别模型的模型参数;
使用所述模型参数更新所述本地语音识别模型。


2.根据权利要求1所述的更新方法,其特征在于,所述将未识别成功的语音指令发送至服务器包括:
存储未识别成功的语音指令;
将预设周期内存储的未识别成功的语音指令发送至所述服务器;或者在存储的未识别成功的语音指令的数量达到第一预设数量的情况下,将存储的未识别成功的语音指令发送至所述服务器。


3.一种语音识别模型的更新方法,应用于服务器,其特征在于,所述更新方法包括:
接收家用电器发送的未识别成功的语音指令;
获取可识别指令集;
根据未识别成功的语音指令与所述可识别指令集生成训练样本集;
使用所述训练样本集对所述服务器中的语音识别模型进行训练;以及
将训练好的语音识别模型的模型参数发送至所述家用电器,以更新所述家用电器的本地语音识别模型。


4.根据权利要求3所述的更新方法,其特征在于,所述根据未识别成功的语音指令与所述可识别指令集生成训练样本集包括:
对未识别成功的语音指令进行语音标注;
在所述可识别指令集中随机抽取第二预设数量的可识别语音指令;
将语音标注后的未识别成功...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘亚涛魏中科全永兵吴启军黄健陈世穷张晓雨
申请(专利权)人:芜湖美的厨卫电器制造有限公司美的集团股份有限公司
类型:发明
国别省市:安徽;34

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