语音识别模型的更新方法、家用电器及服务器技术

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