语音处理方法、系统和终端技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种语音处理方法、系统和终端。该方法包括：将语音发送至多个NLP引擎，以使所述多个NLP引擎分别对所述语音进行识别，以获取识别结果；接收来自于所述多个NLP引擎的识别结果；根据来自于所述多个NLP引擎的识别结果，确定一个或多个识别结果并向用户输出所述一个或多个识别结果。本发明专利技术实施例的语音处理方法、系统和终端可以使得多个NLP引擎为用户的一段语音进行处理，可以利用到多个厂商的技术，从而可以得到各种侧重不同的搜索结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信领域，并且更具体地，涉及一种语音处理方法、系统和终端。
技术介绍
自然语言理解技术在手机上作为一种崭新的人机交互方式，引发了人们广泛的关注。目前有若干厂商推出了基于云的自然语言处理(Nature Language Process,简称“NLP”)服务。由于自然语言理解需要大量的语料积累，需要大量的用户参与测试，所以，各厂商都推出了免费的NLP服务，通过免费试用来搜集大量的真实的语料。同时，各厂商的NLP侧重也不同，例如Google侧重搜索关键词的理解。但是，在真实的自然语言交互中，用户的谈话往往会涉及到多个领域，例如在短信中包含约会地点。在很多情况，我们不能很容易的判断出来当前用户和手机交互所处的领域。各个厂商侧重的领域各不相同，例如，对于百度和谷歌分别对相同关键词的搜索结果不同。因此，各个厂商对不匹配的领域的识别率会较低，用户会感到答非所问。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种语音处理方法、系统和终端，能够得到各种侧重不同的搜索结果第一方面，提供了一种语音处理方法，包括将语音发送至多个NLP引擎，以使所述多个NLP引擎分别对所述语音进行识别，以获取识别结果；接收来自于所述多个NLP引擎的识别结果；根据来自于所述多个NLP引擎的识别结果，确定一个或多个识别结果并向用户输出所述一个或多个识别结果。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述根据来自于所述多个NLP引擎的识别结果，确定一个或多个识别结果，包括根据所述多个NLP引擎的识别结果，对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分，以获取所述每一个NLP引擎的本次识别得分；根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果以及输出次序。结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果以及输出次序，包括根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分、所述每一个NLP引擎的历史得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果以及输出次序。结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述确定所述一个或多个识别结果并向用户输出所述一个或多个识别结果以及输出次序，包括根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分、所述每一个NLP引擎的历史得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，选择来自于不同的NLP引擎的识别结果，并以按照引擎交叉排序的方式确定所述来自于不同的NLP引擎的识别结果的输出次序。结合第一方面的第二种可能的实现方式或第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述方法还包括根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分，对所述每一个NLP引擎的历史总得分进行修正，以得到所述每一个NLP引擎的最新得分。结合第一方面的第二种可能的实现方式、第三种可能的实现方式或第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述方法还包括根据用户针对输出的识别结果的选择输入，对所述输出的识别结果对应的NLP引擎的历史得分进行修正，以得到所述输出的识别结果对应的NLP引擎的最新得分。结合第一方面的第一种可能的实现方式、第二种可能的实现方式、第三种可能的实现方式、第四种可能的实现方式或第五种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分，包括根据所述每一个NLP引擎的响应时间、给出的识别结果的多少或识别结果的离散程度，对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分。结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第二种可能的实现方式、第三种可能的实现方式、第四种可能的实现方式、第五种可能的实现方式或第六种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式中，所述将语音发送至多个NLP引擎，包括通过代理服务器将所述语音发送至所述多个NLP引擎。结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第二种可能的实现方式、第三种可能的实现方式、第四种可能的实现方式、第五种可能的实现方式、第六种可能的实现方式或第七种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式中，所述将语音发送至多个NLP引擎之前，所述方法还包括根据NLP引擎集合中每一个NLP引擎的历史得分，从所述NLP引擎集合中确定所述多个NLP引擎。第二方面，提供了一种终端，包括发送单元，用于将语音发送至多个NLP引擎，以使所述多个NLP引擎分别对所述语音进行识别，以获取识别结果；接收单元，用于接收来自于所述多个NLP引擎的识别结果；第一确定单元，用于根据来自于所述多个NLP引擎的识别结果，确定一个或多个识别结果；输出单元，用于向用户输出所述一个或多个识别结果。结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述第一确定单元包括打分子单元，用于根据所述多个NLP引擎的识别结果，对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分，以获取所述每一个NLP引擎的本次识别得分；确定子单元，用于根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果的输出次序。结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述确定子单元具体用于根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分、所述每一个NLP引擎的历史得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果的输出次序。结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述确定子单元具体用于根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分、所述每一个NLP引擎的历史得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，选择来自于不同NLP引擎的识别结果，以及以按照引擎交叉排序的方式确定所述来自于不同的NLP引擎的识别结果的输出次序。结合第二方面的第二种可能的实现方式或第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述终端还包括第一修正单元，用于根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分，对所述每一个NLP引擎的历史总得分进行修正，以得到所述每一个NLP引擎的最新得分。结合第二方面的第二种可能的实现方式、第三种可能的实现方式或第四种可能的实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式中，所述终端还包括第二修正单元，用于根据用户针对输出的识别结果的选择输入，对所述输出的识别结果对应的NLP引擎的历史得分进行修正，以得到所述输出的识别结果对应的NLP引擎的最新得分。结合第二方面的第一种可能的实现方式、第二种可能的实现方式、第三种可能的实现方式、第四种可能的实现方式或第五种可能的实现方式，在第二方面的第六种可能的实现方式中，所述打分子单元具体用于根据所述每一个NLP引擎的响应时间、给出的识别结果的多少或识别结果的离散程度，对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分。结合第二方面、第二方面的第一种可能的实现方式、第二种可能的实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种语音处理方法，其特征在于，包括：将语音发送至多个自然语言处理NLP引擎，以使所述多个NLP引擎分别对所述语音进行识别，以获取识别结果；接收来自于所述多个NLP引擎的识别结果；根据来自于所述多个NLP引擎的识别结果，确定一个或多个识别结果，并向用户输出所述一个或多个识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种语音处理方法，其特征在于，包括: 将语音发送至多个自然语言处理NLP引擎，以使所述多个NLP引擎分别对所述语音进行识别，以获取识别结果； 接收来自于所述多个NLP引擎的识别结果； 根据来自于所述多个NLP引擎的识别结果，确定一个或多个识别结果，并向用户输出所述一个或多个识别结果。2.根据权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述根据来自于所述多个NLP弓丨擎的识别结果，确定一个或多个识别结果，包括: 根据所述多个NLP引擎的识别结果，对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分，以获取所述每一个NLP引擎的本次识别得分； 根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果以及输出次序。3.根据权利要求2所述的语音处理方法，其特征在于，所述根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果以及输出次序，包括: 根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分、所述每一个NLP引擎的历史得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，确定所述一个或多个识别结果以及输出次序。4.根据权利要求3所述的语音处理方法，其特征在于，所述确定所述一个或多个识别结果以及输出次序，包括: 根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分、所述每一个NLP引擎的历史得分以及所述每一个NLP引擎针对各自的每一个识别结果所提供的分数，选择来自于不同的NLP引擎的识别结果，以及按照引擎交叉排序的方式确定所述来自于不同的NLP引擎的识别结果的输出次序。5.根据权利要求3或4所述的语音处理方法，其特征在于，所述方法还包括: 根据所述每一个NLP引擎的本次识别得分，对所述每一个NLP引擎的历史总得分进行修正，以得到所述每一个NLP引擎的最新得分；或 根据用户针对输出的识别结果的选择输入，对所述输出的识别结果对应的NLP引擎的历史得分进行修正，以得到所述输出的识别结果对应的NLP引擎的最新得分。6.根据权利要求2至5中任一项所述的语音处理方法，其特征在于，所述对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分，包括: 根据所述每一个NLP引擎的响应时间、给出的识别结果的多少或识别结果的离散程度，对所述多个NLP引擎中的每一个NLP引擎进行打分。7.根据权利要求1至6中任一项所述的语音处理方法，其特征在于，所述将语音发送至多个NLP引擎之前，所述方法还包括: 根据NLP引擎集合中每一个NLP引擎的历史得分，从所述NLP引擎集合中确定所述多个NLP引擎。8.—...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊艳梅，蒋洪睿，
申请(专利权)人：华为终端有限公司，
类型：发明
国别省市：