语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质，方法包括，若语音识别模型识别当前语音(指代在当前采集环境下采集的语音)时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；基于语音识别模型获得样本语音的语音识别结果，并根据样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；利用修正系数修正当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；利用语音识别模型解码修正后音频特征，得到当前语音的语音识别结果。当语音识别模型准确率降低时，本方案只需根据样本语音确定出修正系数，即可完成语音识别模型的匹配，不需要重新训练语音识别模型，显著提高了匹配语音识别模型的效率。别模型的效率。别模型的效率。

【技术实现步骤摘要】
语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及语音识别
，特别涉及一种语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]基于语音识别模型进行的语音识别，主要包括提取语音的音频特征，利用语音识别模型解码音频特征得到语音识别结果(通常是语音对应的文字)两部分。在实际使用中，经常会出现音频的采集环境和训练好的语音识别模型不匹配，导致语音识别模型输出的语音识别结果不准确的情况。例如，利用室内环境下的音频样本训练得到的语音识别模型，在针对采集环境为室外的音频进行识别时，准确率就会降低。
[0003]出现这种情况时，就需要对该语音识别模型进行匹配，以提高模型的准确率。现有的匹配方法一般是，制作符合特定的采集环境的音频作为训练样本，重新训练语音识别模型，从而提高语音识别模型在该采集环境下的准确率。
[0004]每次重新训练语音识别模型都需要耗费较长的时间，因而现有的匹配方案效率较低。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术的缺点，本专利技术提供一种语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质，以提供一种高效的语音识别模型的匹配方案。
[0006]本申请第一方面提供一种语音识别模型的匹配方法，包括：
[0007]若语音识别模型识别当前语音时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；其中，所述当前语音指代在所述当前采集环境下采集的语音；
[0008]基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；
[0009]利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；
[0010]利用所述语音识别模型解码所述修正后音频特征，得到所述当前语音的语音识别结果。
[0011]可选的，所述基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数，包括：
[0012]获得多个备选系数；
[0013]针对每一个所述备选系数，利用所述备选系数修正所述样本语音的音频特征，得到所述备选系数对应的修正后样本音频特征；
[0014]用所述语音识别模型分别解码每一个所述备选系数对应的所述修正后样本音频特征，得到每一个所述备选系数对应的所述样本语音的语音识别结果；
[0015]选取多个所述样本语音的语音识别结果中，准确率最高的所述样本语音的识别结果，并将准确率最高的所述样本语音的识别结果对应的所述备选系数确定为修正系数。
[0016]可选的，所述利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征，包括：
[0017]将所述修正系数与所述当前语音的音频特征相乘，得到的乘积作为所述修正后音频特征。
[0018]可选的，所述制作符合当前采集环境的样本语音，包括：
[0019]获得预先录制的初始语音；
[0020]在所述初始语音中添加符合所述当前采集环境的噪音信息，得到符合当前采集环境的样本语音。
[0021]本申请第二方面提供一种语音识别模型的匹配装置，包括：
[0022]制作单元，用于若语音识别模型识别当前语音时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；其中，所述当前语音指代在所述当前采集环境下采集的语音；
[0023]确定单元，用于基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；
[0024]修正单元，用于利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；
[0025]解码单元，用于利用所述语音识别模型解码所述修正后音频特征，得到所述当前语音的语音识别结果。
[0026]可选的，所述确定单元基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数时，具体用于：
[0027]获得多个备选系数；
[0028]针对每一个所述备选系数，利用所述备选系数修正所述样本语音的音频特征，得到所述备选系数对应的修正后样本音频特征；
[0029]用所述语音识别模型分别解码每一个所述备选系数对应的所述修正后样本音频特征，得到每一个所述备选系数对应的所述样本语音的语音识别结果；
[0030]选取多个所述样本语音的语音识别结果中，准确率最高的所述样本语音的识别结果，并将准确率最高的所述样本语音的识别结果对应的所述备选系数确定为修正系数。
[0031]可选的，所述修正单元利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征时，具体用于：
[0032]将所述修正系数与所述当前语音的音频特征相乘，得到的乘积作为所述修正后音频特征。
[0033]可选的，所述制作单元制作符合当前采集环境的样本语音时，具体用于：
[0034]获得预先录制的初始语音；
[0035]在所述初始语音中添加符合所述当前采集环境的噪音信息，得到符合当前采集环境的样本语音。
[0036]本申请第三方面提供一种电子设备，包括存储器和处理器；
[0037]其中，所述存储器用于存储计算机程序；
[0038]所述处理器用于执行所述计算机程序，具体用于实现本申请第一方面任意一项所提供的语音识别模型的匹配方法。
[0039]本申请第四方面提供一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程
序被执行时，具体用于实现本申请第一方面任意一项所提供的语音识别模型的匹配方法。
[0040]本申请提供一种语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质，方法包括，若语音识别模型识别当前语音(指代在当前采集环境下采集的语音)时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；基于语音识别模型获得样本语音的语音识别结果，并根据样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；利用修正系数修正当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；利用语音识别模型解码修正后音频特征，得到当前语音的语音识别结果。当语音识别模型准确率降低时，本方案只需根据样本语音确定出修正系数，即可完成语音识别模型的匹配，不需要重新训练语音识别模型，显著提高了匹配语音识别模型的效率。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0042]图1为本申请实施例提供的语音识别模型的匹配方法的流程图；
[0043]图2为本申请实施例提供的语音识别模型的匹配装置的结构示意图；
[0044]图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音识别模型的匹配方法，其特征在于，包括：若语音识别模型识别当前语音时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；其中，所述当前语音指代在所述当前采集环境下采集的语音；基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；利用所述语音识别模型解码所述修正后音频特征，得到所述当前语音的语音识别结果。2.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数，包括：获得多个备选系数；针对每一个所述备选系数，利用所述备选系数修正所述样本语音的音频特征，得到所述备选系数对应的修正后样本音频特征；用所述语音识别模型分别解码每一个所述备选系数对应的所述修正后样本音频特征，得到每一个所述备选系数对应的所述样本语音的语音识别结果；选取多个所述样本语音的语音识别结果中，准确率最高的所述样本语音的识别结果，并将准确率最高的所述样本语音的识别结果对应的所述备选系数确定为修正系数。3.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征，包括：将所述修正系数与所述当前语音的音频特征相乘，得到的乘积作为所述修正后音频特征。4.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述制作符合当前采集环境的样本语音，包括：获得预先录制的初始语音；在所述初始语音中添加符合所述当前采集环境的噪音信息，得到符合当前采集环境的样本语音。5.一种语音识别模型的匹配装置，其特征在于，包括：制作单元，用于若语音识别模型识别当前语音时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；其中，所述当前语音指代在所述当前采集环境下采集的语音；确定单元，用于基于所述语音识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：岑吴镕，李骊，
申请(专利权)人：北京华捷艾米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：