本发明专利技术提供一种基于语音识别的目标识别方法以及相关装置，基于语音识别的目标识别方法包括：随机向识别目标发送通话请求；在识别目标接听通话请求后，采集识别目标的语音信息；基于语音信息而判断识别目标是否为监控目标。该方法能够有效防范人机分离情况，并且有效的避免监控目标脱离监控。效的避免监控目标脱离监控。效的避免监控目标脱离监控。
【技术实现步骤摘要】
一种基于语音识别的目标识别方法以及相关装置
[0001]本专利技术涉及声音识别
，特别是涉及一种基于语音识别的目标识别方法以及相关装置。
技术介绍
[0002]现有技术中，一般对监控目标进行监控时，要求监控目标每天进行固定次数的人脸打卡。但是这种方式存在部分人员每天固定时段自行打卡报到后，将手机放在监控区域，而人离开监控区域，形成人机分离现象。现有的一种通过声音进行打卡的方式，要求监控目标每天固定时间段完成固定次数的录音打卡，将录音与预先采集的声纹进行比对，从而确认监控目标是否离开监控区域。
[0003]但是上述的人脸打卡与声音打卡均无法解决人机分离现象，仍然存在监控目标脱离监控的风险。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于语音识别的目标识别方法以及相关装置，该方法能够有效防范人机分离情况，并且有效的避免监控目标脱离监控。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第一个技术方案为：提供一种基于语音识别的目标识别方法，包括：随机向识别目标发送通话请求；响应于识别目标接听通话请求，采集识别目标的语音信息；基于语音信息而判断识别目标是否为监控目标。
[0006]其中，基于语音信息而判断识别目标是否为监控目标的步骤，包括：提取语音信息的声纹特征；将声纹特征与预设声纹特征进行比对，得到比对结果；基于比对结果判断识别目标是否为监控目标。
[0007]其中，提取语音信息的声纹特征的步骤，包括：对语音信息进行质量检测；响应于语音信息的质量符合预设条件，则提取语音信息的声纹特征。
[0008]其中，提取语音信息的声纹特征的步骤，还包括：从语音信息中提取干扰参数；方法还包括：基于干扰参数、干扰参数对应的干扰放大系数、干扰参数对应的权重系数以及预设范围确定阈值；所述基于所述比对结果判断所述识别目标是否为监控目标的步骤，包括：基于所述比对结果以及所述阈值判断所述识别目标是否为监控目标。
[0009]其中，基于比对结果以及阈值判断识别目标是否为监控目标的步骤，还包括：响应于比对结果不小于阈值，将语音信息中的实时信息与预设信息进行比对；响应于实时信息与预设信息匹配，则确定识别目标为监控目标。
[0010]其中，响应于语音信息的质量不符合预设条件，则返回步骤：控制机器人随机向识别目标发送通话请求；或者响应于比对结果小于阈值，则返回步骤：控制机器人随机向识别目标发送通话请求；或者响应于实时信息与预设信息不匹配，则返回步骤：控制机器人随机向识别目标发送通话请求。
[0011]其中，响应于机器人发送通话请求的次数达到预设次数，则确定识别目标不是监
控目标。
[0012]其中，方法还包括：将声纹特征进行存储，形成历史声纹特征；预设声纹特征包括历史声纹特征中的至少部分；将声纹特征与预设声纹特征进行比对，得到比对结果的步骤，包括：将声纹特征与每一预设声纹特征进行比对，得到多个比对结果；基于比对结果判断识别目标是否为监控目标的步骤，包括：响应于比对结果中预设数量的比对结果不小于阈值，则确定识别目标为监控目标。
[0013]其中，基于语音信息而判断识别目标是否为监控目标的步骤之后，还包括：响应于识别目标为监控目标，利用声纹特征对声纹特征提取模型进行更新；声纹特征提取模型用于提取声纹特征。
[0014]其中，响应于阈值不处于预设范围内，则返回步骤：控制机器人随机向识别目标发送通话请求；预设范围为基于历史计算的阈值确定。
[0015]其中，干扰参数包括：噪音、季节或天气、身体状态、情绪中至少一种。
[0016]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第二个技术方案为：提供一种基于语音识别的目标识别装置，包括：控制模块，用于控制机器人随机向识别目标发送通话请求；采集模块，响应于识别目标接听通话请求，采集模块采集识别目标的语音信息；判断模块，用于基于语音信息而判断识别目标是否为监控目标。
[0017]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第三个技术方案为：提供一种电子设备，包括相互藕接的处理器以及存储器，其中，存储器用于存储实现上述任一项的方法的程序指令；处理器用于执行存储器存储的程序指令。
[0018]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第四个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，程序文件能够被执行以实现上述任一项的方法。
[0019]本专利技术的有益效果，区别于现有技术，本专利技术的方法随机向识别目标发送通话请求；在识别目标接听通话请求后，采集识别目标的语音信息；基于语音信息而判断识别目标是否为监控目标。该方法能够有效防范人机分离情况，并且有效的避免监控目标脱离监控。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
[0021]图1为本专利技术基于语音识别的目标识别方法的一实施例的流程示意图；
[0022]图2为图1中步骤S13的一实施例的流程示意图；
[0023]图3为本专利技术基于语音识别的目标识别装置的一实施例的结构示意图；
[0024]图4是本专利技术电子设备的一实施例的结构示意图；
[0025]图5本专利技术计算机可读存储介质的结构示意图。
[0026]具体实施方法
[0027]本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至
少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)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，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0028]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0029]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于语音识别的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：随机向识别目标发送通话请求；响应于所述识别目标接听所述通话请求，采集所述识别目标的语音信息；基于所述语音信息而判断所述识别目标是否为监控目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述语音信息而判断所述识别目标是否为监控目标的步骤，包括：提取所述语音信息的声纹特征；将所述声纹特征与预设声纹特征进行比对，得到比对结果；基于所述比对结果判断所述识别目标是否为监控目标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述语音信息的声纹特征的步骤，包括：对所述语音信息进行质量检测；响应于所述语音信息的质量符合预设条件，则提取所述语音信息的声纹特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述语音信息的声纹特征的步骤，还包括：从所述语音信息中提取干扰参数；所述方法还包括：基于所述干扰参数、所述干扰参数对应的干扰放大系数、所述干扰参数对应的权重系数以及预设范围确定阈值；所述基于所述比对结果判断所述识别目标是否为监控目标的步骤，包括：基于所述比对结果以及所述阈值判断所述识别目标是否为监控目标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述比对结果以及所述阈值判断所述识别目标是否为监控目标的步骤，还包括：响应于所述比对结果不小于所述阈值，将所述语音信息中的实时信息与预设信息进行比对；响应于所述实时信息与所述预设信息匹配，则确定所述识别目标为所述监控目标。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，响应于所述语音信息的质量不符合所述预设条件，则返回步骤：控制机器人随机向识别目标发送通话请求；或者响应于所述比对结果小于所述阈值，则返回步骤：控制机器人随机向所述识别目标发送通话请求；或者响应于所述实时信息与所述预设信息不匹配，则返回步骤：控制机器人随机向所述识别目标发送通话请求。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，响应于所述机器人发送通话...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢发祥，朱虹双，万欢，袁小龙，
申请(专利权)人：讯飞智元信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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