【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于自动训练语音识别系统的方法和装置。
技术介绍
1、本部分中的描述仅提供与本专利技术相关的背景信息，并且不构成相关技术。
2、随着最近人工智能技术的发展，应用人工智能的范围也在扩大。能够利用自然语言与用户进行交谈的对话系统(诸如，聊天机器人或虚拟助理)在各个领域中得到利用。为了使对话系统与用户进行交谈，有必要从对话系统的角度理解用户的话语，换句话说，理解输入的消息。为了实现目前的自然语言理解(natural language understanding，nlu)，对话系统需要从对话系统与用户之间的对话中得出当前的语境以及在该语境中预期的用户意图，并且基于确定的当前的语境和/或意图来分析输入的消息。
3、这些语音识别服务的应用范围从家庭扩大到诸如车辆的各个领域。此外，远程信息处理技术包括各种功能。其示例包括实时导航功能，利用互联网的信息搜索功能，以及诸如通过利用车辆位置和天气信息来优化车内环境的功能。
4、语音识别系统广泛地用于日常生活中，例如用于智能手机、智能扬声器和车载信息娱乐系...
【技术保护点】
1.一种用于自动训练语音识别系统的方法，所述语音识别系统包括一个或更多个自然语言理解引擎，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中：
3.根据权利要求1所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，获得由一个或更多个自然语言理解引擎输出的自然语言理解结果包括：通过使以不同方式训练的一个或更多个自然语言理解引擎并行连接，获得自然语言理解结果。
4.根据权利要求3所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，在自然语言理解结果之间进行比较包括：比较自然语言理解结果，并且筛选预测意图的结果最不同的句子。p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种用于自动训练语音识别系统的方法，所述语音识别系统包括一个或更多个自然语言理解引擎，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中：
3.根据权利要求1所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，获得由一个或更多个自然语言理解引擎输出的自然语言理解结果包括：通过使以不同方式训练的一个或更多个自然语言理解引擎并行连接，获得自然语言理解结果。
4.根据权利要求3所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，在自然语言理解结果之间进行比较包括：比较自然语言理解结果，并且筛选预测意图的结果最不同的句子。
5.根据权利要求4所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，确定自然语言理解结果是否适当包括：确定利用大规模语言模型预测意图的结果是否适当并推断正确的意图。
6.根据权利要求5所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，通过利用确定结果来训练语音识别系统包括：基于由大规模语言模型正确推断的结果来训练语音识别系统。
7.根据权利要求1所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，获得由一个或更多个自然语言理解引擎输出的自然语言理解结果包括：对由一个或更多个经训练的自然语言理解引擎输出的自然语言理解结果执行标签间的对比学习和聚类。
8.根据权利要求7所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，在自然语言理解结果之间进行比较包括：在整个意图集不包括的聚类之中筛选包括最多样本的聚类，并且选择代表性句子。
9.根据权利要求8所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，确定自然语言理解结果是否适当包括：通过利用聚类的代表性句子来检测新的意图并生成新的意图标签。
10.根据权利要求9所述的用于自动训练语音识别系统的方法，其中，通过利用确定结果来...
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