语音识别方法、装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种语音识别方法、装置及终端，解决采用现有语音识别技术进行语音识别错误率高，领域兼容性差的问题。本发明专利技术的方法包括：获取待识别的语音数据，所述待识别的语音数据包括多个领域的语音数据；基于预先构建的第一语音识别模型，对所述待识别的语音数据进行语音识别。本发明专利技术通过获取待识别的语音数据，该待识别的语音数据包括多个领域的语音数据；基于预先构建的第一语音识别模型，对待识别的语音数据进行语音识别，如此，利用具备领域兼容性的第一语音识别模型，能够准确识别不同领域的词语，提升语音识别的准确率。提升语音识别的准确率。提升语音识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
语音识别方法、装置及终端


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其是涉及一种语音识别方法、装置及终端。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，语音识别技术取得了巨大的进步。现有技术中，语音识别主要针对神经网络，而其他网络结构尤其是没有梯度下降的算法无法采用；或者，利用元学习的方法实现对于子任务权重的自动估计，但是元学习的目标是习得一个在新任务上能表现较好的泛化模型，而对于当前任务不一定表现最优；或者只考虑静态样本标注，未考虑每轮迭代过程中对两个领域的识别性能，从而导致采用现有语音识别技术进行语音识别错误率高，领域兼容性差的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种语音识别方法、装置及终端，用于解决采用现有语音识别技术进行语音识别错误率高，领域兼容性差的问题。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术提供一种语音识别方法，包括：
[0005]获取待识别的语音数据，所述待识别的语音数据包括多个领域的语音数据；
[0006]基于预先构建的第一语音识别模型，对所述待识别的语音数据本文档来自技高网...

【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，包括：获取待识别的语音数据，所述待识别的语音数据包括多个领域的语音数据；基于预先构建的第一语音识别模型，对所述待识别的语音数据进行语音识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待识别的语音数据之前，所述方法还包括：获取第一语料数据，所述第一语料数据包括多个领域的语音数据；基于所述第一语料数据进行模型训练，得到第二语音识别模型；对所述第二语音识别模型进行验证，得到目标领域词语的漏查与误查比；根据所述漏查与误查比，调整所述第二语音识别模型，得到第一语音识别模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标领域词语的漏查包括：所述目标领域词语被识别为其他领域词语的次数，以及所述目标领域词语未被识别出的次数；所述目标领域词语的误查包括：其他领域词语被识别为所述目标领域词语的次数，以及被多余识别为所述目标领域词语的次数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一语音识别模型进行验证，得到目标领域词语的漏查与误查比，包括：通过验证数据，对所述第二语音识别模型进行验证识别，得到识别结果，所述验证数据为所述第一语料数据中的部分数据；根据所述识别结果，得到目标领域词语的漏查与误查比。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别结果，得到目标领域词语的漏查与误查比，包括：对所述识别结果进行统计，得到所述目标领域词语的漏查和误查；根据所述目标领域词语的漏查和误查，计算得到所述目标领域词语的漏查与误查比。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第二语音识别模型进行验证，得到目标领域词语的漏查与误查比之前，所述方法还包括：将所述第一语料数据对应的文本数据，进行分词处理，得到多个词语；对所述多个词语，基于所属领域进行词语筛选，得到对应各个领域的领域词语。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述漏查与误查比，调整所述第一语音识别模型，包括：在所述漏查与误查比大于1的情况下，升高损失函数中来自目标领域的样本损失的权重系数；在所述漏查与误查比小于1的情况下，降低损失函数中来自目标领域的样本损失的权重系数，所述损失函数为多个领域的样本损失的加权。8.一种语音识别装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取待识别的语音数据，所述待识别的语音数据包括多个领域的语音数据；语音识别模块，用于基于预先构建的第一语音识别模型，对所述待识别的语音数据进行语音识...

【专利技术属性】
技术研发人员：高莹莹，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：