语音识别方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种语音识别方法、装置、服务器及存储介质，属于互联网技术领域。该方法包括：基于终端匹配的目标场景，获取目标场景对应的语音识别模型的识别模型标识，并将终端的设备标识与识别模型标识绑定，语音识别模型用于处理目标场景下的语音数据；响应于接收到携带设备标识和语音数据的识别请求，基于与设备标识绑定的识别模型标识，获取识别模型标识对应的语音识别模型；基于识别模型标识对应的语音识别模型，对语音数据进行识别，得到语音识别结果。上述方法实现了针对不同场景下的电子设备选择适合该电子设备的语音识别模型，使得语音数据能够被相应场景下的语音识别模型识别，进而提高了语音识别的准确性。进而提高了语音识别的准确性。进而提高了语音识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
语音识别方法、装置、服务器及存储介质


[0001]本申请涉及互联网
，特别涉及一种语音识别方法、装置、服务器及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，ASR(Automatic Speech Recognition自动语音识别)技术的应用越来越广泛，通过语音识别模型进行语音识别已经成为一种常用的语音识别方式。
[0003]相关技术中，语音识别模型由特定场景下的语料训练得到，在基于该语音识别模型进行语音识别时，该语音识别模型只能针对特定场景下的语音数据进行准确地识别，但在其他场景下的识别效果不够理想，因此，如何提高语音识别的准确性成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种语音识别方法、装置、服务器及存储介质，能够提高语音识别的准确性。所述技术方案如下：
[0005]根据本申请实施例的一方面，提供了一种语音识别方法，所述方法包括：
[0006]基于终端匹配的目标场景，获取所述目标场景对应的语音识别模型的识别模型标识，并将所述终端的设备标识与所述识别模型标识绑定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：基于终端匹配的目标场景，获取所述目标场景对应的语音识别模型的识别模型标识，并将所述终端的设备标识与所述识别模型标识绑定，所述语音识别模型用于处理所述目标场景下的语音数据；响应于接收到携带所述设备标识和语音数据的识别请求，基于与所述设备标识绑定的识别模型标识，获取所述识别模型标识对应的语音识别模型；基于所述识别模型标识对应的语音识别模型，对所述语音数据进行识别，得到语音识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标场景对应的语音识别模型的识别模型标识，包括：获取所述目标场景对应的所述语音识别模型的第一识别模型标识；基于以目标参数为底数且以所述语音识别模型的第一识别模型标识为指数的数值，获取所述识别模型标识。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于与所述设备标识绑定的识别模型标识，获取所述识别模型标识对应的语音识别模型，包括：基于所述目标参数，解析所述识别模型标识，得到所述第一识别模型标识；获取所述第一识别模型标识对应的所述语音识别模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端匹配有多个所述目标场景，每个所述目标场景对应一个所述语音识别模型；所述获取所述目标场景对应的语音识别模型的识别模型标识，包括：获取每个所述目标场景对应的所述语音识别模型的第一识别模型标识；对于每个所述语音识别模型，将以目标参数为底数且以所述语音识别模型的第一识别模型标识为指数的数值，作为所述语音识别模型的第二识别模型标识；将多个所述语音识别模型的所述第二识别模型标识之和，作为所述识别模型标识。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于与所述设备标识绑定的识别模型标识，获取所述识别模型标识对应的语音识别模型，包括：从多个所述语音识别模型的第二识别模型标识中，确定与所述识别模型标识最接近且不大于所述识别模型标识的所述第二识别模型标识，对所述第二识别模型标识进行对数运算，得到一个所述第一识别模型标识；从除所述第二识别模型标识以外的多个所述第二识别模型标识中，继续确定与第一差值最接近且不大于所述第一差值的另一第二识别模型标识，对所述另一第二识别模型标识进行对数运算，得到另一第一识别模型标识，所述第一差值为所述识别模型标识与已得到的所述第二识别模型标识的总和之间的差值，直至所述第一差值为0；获取每个所述第一识别模型标识对应的所述语音识别模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语音识别模型包括声学模型，所述获取所述目标场景对应的语音识别模型的识别模型标识，并将所述终端的设备标识与所述识别模型标识绑定，包括：基于所述目标场景匹配的采样率，确定所述采样率对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李良斌，陈孝良，
申请(专利权)人：北京声智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：