本发明专利技术公开了针对高并发的语音AI节点统筹处理方法及装置，涉及语音处理领域，其中，所述方法包括：获取批量并发语音请求；输出与批量并发语音请求对应的并发语音信号；将并发语音信号输入复杂度识别模块中，获取信号复杂度；根据语音拆分模块，以信号复杂度对并发语音信号进行拆分，获取信号拆分结果；并将信号拆分结果输入通道配置模块，生成多个并发处理节点，基于多个并发处理节点对并发语音信号进行多通道并行处理。解决了现有技术中针对高并发语音信号的识别精确度不足，以及高并发语音信号的识别效率低的技术问题。达到了提升高并发语音信号的识别精确度，提升高并发语音信号的识别效率、识别质量的技术效果。识别质量的技术效果。识别质量的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
针对高并发的语音AI节点统筹处理方法及装置
[0001]本专利技术涉及语音处理领域，具体地，涉及针对高并发的语音AI节点统筹处理方法及装置。
技术介绍
[0002]随着人工智能的不断发展，语音请求处理向着复杂化的方向不断发展。当同时接收到请求处理的多个语音信号时，这多个语音信号通常被称为高并发语音信号。高并发语音信号具有语音信号多、语音信号复杂度强等特点。如何对高并发语音信号进行统筹处理，受到人们的广泛关注。
[0003]现有技术中，存在针对高并发语音信号的识别精确度不足，以及高并发语音信号的识别效率低的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请提供了针对高并发的语音AI节点统筹处理方法及装置。解决了现有技术中针对高并发语音信号的识别精确度不足，以及高并发语音信号的识别效率低的技术问题。达到了通过多个并发处理节点对并发语音信号进行多通道并行处理，提升高并发语音信号的识别精确度，提升高并发语音信号的识别效率、识别质量的技术效果。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了针对高并发的语音AI节点统筹处理方法及装置。
[0006]第一方面，本申请提供了针对高并发的语音AI节点统筹处理方法，其中，所述方法应用于针对高并发的语音AI节点统筹处理装置，所述方法包括：连接第一服务器，获取批量并发语音请求；根据所述批量并发语音请求，获取每个语音请求所携带的语音信号，输出与所述批量并发语音请求对应的并发语音信号；搭建并发处理通道模型，所述并发处理通道模型包括复杂度识别模块、语音拆分模块和通道配置模块；将所述并发语音信号输入所述复杂度识别模块中，根据所述复杂度识别模块对各个信号进行信号处理复杂性分析，获取信号复杂度；根据所述语音拆分模块，以所述信号复杂度对所述并发语音信号进行拆分，获取信号拆分结果；并将所述信号拆分结果输入所述通道配置模块，生成多个并发处理节点，其中每个并发处理节点对应一个子通道；基于所述多个并发处理节点对所述并发语音信号进行多通道并行处理。
[0007]第二方面，本申请还提供了针对高并发的语音AI节点统筹处理装置，其中，所述装置包括：并发语音请求获取模块，所述并发语音请求获取模块用于连接第一服务器，获取批量并发语音请求；并发语音信号输出模块，所述并发语音信号输出模块用于根据所述批量并发语音请求，获取每个语音请求所携带的语音信号，输出与所述批量并发语音请求对应的并发语音信号；搭建模块，所述搭建模块用于搭建并发处理通道模型，所述并发处理通道模型包括复杂度识别模块、语音拆分模块和通道配置模块；信号处理复杂性分析模块，所述信号处理复杂性分析模块用于将所述并发语音信号输入所述复杂度识别模块中，根据所述复杂度识别模块对各个信号进行信号处理复杂性分析，获取信号复杂度；信号拆分模块，所
述信号拆分模块用于根据所述语音拆分模块，以所述信号复杂度对所述并发语音信号进行拆分，获取信号拆分结果；处理节点生成模块，所述处理节点生成模块用于并将所述信号拆分结果输入所述通道配置模块，生成多个并发处理节点，其中每个并发处理节点对应一个子通道；并行处理模块，所述并行处理模块用于基于所述多个并发处理节点对所述并发语音信号进行多通道并行处理。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过第一服务器，获取批量并发语音请求；将批量并发语音请求中的并发语音信号输入复杂度识别模块中，根据复杂度识别模块对并发语音信号进行信号处理复杂性分析，获取信号复杂度；根据信号复杂度对并发语音信号进行拆分，获取信号拆分结果；将信号拆分结果输入通道配置模块，生成多个并发处理节点；根据多个并发处理节点对并发语音信号进行多通道并行处理。达到了通过多个并发处理节点对并发语音信号进行多通道并行处理，提升高并发语音信号的识别精确度，提升高并发语音信号的识别效率、识别质量的技术效果。
[0009]上述说明仅是本申请技术方案的概述，并且为了让本申请的技术方案和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对本公开实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。
[0011]图1为本申请针对高并发的语音AI节点统筹处理方法的流程示意图；图2为本申请针对高并发的语音AI节点统筹处理方法中获取信号复杂度的流程示意图；图3为本申请针对高并发的语音AI节点统筹处理方法中确定N个并发信号连接的N个子通道的流程示意图；图4为本申请针对高并发的语音AI节点统筹处理装置的结构示意图。
[0012]附图标记说明：并发语音请求获取模块11，并发语音信号输出模块12，搭建模块13，信号处理复杂性分析模块14，信号拆分模块15，处理节点生成模块16，并行处理模块17。
具体实施方式
[0013]本申请通过提供针对高并发的语音AI节点统筹处理方法及装置。解决了现有技术中针对高并发语音信号的识别精确度不足，以及高并发语音信号的识别效率低的技术问题。达到了通过多个并发处理节点对并发语音信号进行多通道并行处理，提升高并发语音信号的识别精确度，提升高并发语音信号的识别效率、识别质量的技术效果。
[0014]实施例一，请参阅附图1，本申请提供针对高并发的语音AI节点统筹处理方法，其中，所述方法应用于针对高并发的语音AI节点统筹处理装置，所述方法具体包括如下步骤：步骤S100：连接第一服务器，获取批量并发语音请求；步骤S200：根据所述批量并发语音请求，获取每个语音请求所携带的语音信号，输出与所述批量并发语音请求对应的并发语音信号；
具体而言，连接第一服务器，通过第一服务器接收批量并发语音请求。其中，所述第一服务器与所述针对高并发的语音AI节点统筹处理装置通信连接。第一服务器可以为现有技术中具有语音信号接收、语音信号处理功能的任意语音信号服务器。所述批量并发语音请求包括多个语音请求。每个语音请求包括并发语音信号。
[0015]步骤S300：搭建并发处理通道模型，所述并发处理通道模型包括复杂度识别模块、语音拆分模块和通道配置模块；步骤S400：将所述并发语音信号输入所述复杂度识别模块中，根据所述复杂度识别模块对各个信号进行信号处理复杂性分析，获取信号复杂度；进一步的，如附图2所示，本申请步骤S400还包括：步骤S410：搭建三层全连接神经网络，利用所述神经网络对所述并发语音信号进行训练，得到嵌有复杂度识别模型的复杂度识别模块；步骤S420：根据复杂度识别模块输出用于标识语音信号背景环境复杂程度的背景复杂度、用于标识语音信号所受干扰程度的干扰复杂度，以及用于标识语音信号发出声源的声源复杂度；步骤S430：以所述背景复杂度、所述干扰复杂度和所述声源复杂度进行训练，输出标识收敛的信号复杂度。
[0016]具体而言，基于批量并发语音请求中多个并发语音信号进行历史数据查询，获得多组构建数据。每组构建数据包括历史并发语音信号，以及历史并发语音信号对应的历史背景复杂本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.针对高并发的语音AI节点统筹处理方法，其特征在于，所述方法包括：连接第一服务器，获取批量并发语音请求；根据所述批量并发语音请求，获取每个语音请求所携带的语音信号，输出与所述批量并发语音请求对应的并发语音信号；搭建并发处理通道模型，所述并发处理通道模型包括复杂度识别模块、语音拆分模块和通道配置模块；将所述并发语音信号输入所述复杂度识别模块中，根据所述复杂度识别模块对各个信号进行信号处理复杂性分析，获取信号复杂度；根据所述语音拆分模块，以所述信号复杂度对所述并发语音信号进行拆分，获取信号拆分结果；并将所述信号拆分结果输入所述通道配置模块，生成多个并发处理节点，其中每个并发处理节点对应一个子通道；基于所述多个并发处理节点对所述并发语音信号进行多通道并行处理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述复杂度识别模块对各个信号进行信号处理复杂性分析，获取信号复杂度，方法包括：搭建三层全连接神经网络，利用所述神经网络对所述并发语音信号进行训练，得到嵌有复杂度识别模型的复杂度识别模块；根据复杂度识别模块输出用于标识语音信号背景环境复杂程度的背景复杂度、用于标识语音信号所受干扰程度的干扰复杂度，以及用于标识语音信号发出声源的声源复杂度；以所述背景复杂度、所述干扰复杂度和所述声源复杂度进行训练，输出标识收敛的信号复杂度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述并发语音信号，获取所述信号复杂度大于预设信号复杂度的N个并发信号,其中,N为大于等于0的正整数；以所述N个并发信号作为第一拆分结果，设置第一叶节点；以所述并发语音信号中除所述N个并发信号外的剩余并发信号作为第二拆分结果，设置第二叶节点；按照所述第一叶节点和所述第二叶节点作为一级节点对所述通道配置模块进行配置。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，以所述N个并发信号作为第一拆分结果，设置第一叶节点，方法还包括：根据所述并发语音信号集中各个语音信号对应的所述背景复杂度、所述干扰复杂度和所述声源复杂度，搭建三元组列表；连接所述三元组列表，得到与所述N个并发信号对应的N个三元组；通过调用所述N个三元组，确定所述N个并发信号连接的N个子通道；根据所述N个子通道对所述N个并发信号进行多通道并行处理。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述N个并发信号连接的N个子通道，方法包括：对所述N个三元组中进行识别，确定第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾勇，王磊，张静，
申请(专利权)人：深圳博瑞天下科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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