进行语音识别优化的方法、装置及应用其的智能语音对话系统
本发明公开一种在智能语音对话系统中进行语音识别优化的方法，包括：对智能语音对话系统进行对话节点的划分；为智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型；响应于在相应的对话节点接收到的答复语音，调用节点语言模型进行语音识别，并将节点语言模型的识别结果融合至智能语音对话系统的通用语言模型。本发明还公开了一种进行语音识别优化的装置及应用其的智能语音对话系统，根据本发明提供的方案，既能进行通用识别又能针对性地进行语音识别的效果，使得语音识别能够与逻辑复杂的实际会话环境相适应，大幅提升智能对话系统中的语音识别准确率。
发明专利
CN202010824327.6
2020-08-17
CN111933118A
2020-11-13
G10L15/06(2013.01)
苏州思必驰信息科技有限公司
董鑫;史彤
215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋
北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙)
黄谦%李彬彬
江苏;32
1.在智能语音对话系统中进行语音识别优化的方法，包括： 对所述智能语音对话系统进行对话节点的划分； 为所述智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型； 响应于在相应的对话节点接收到的答复语音，调用所述节点语言模型进行语音识别，并将所述节点语言模型的识别结果融合至所述智能语音对话系统的通用语言模型。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括 根据所述智能语音对话系统所应用的行业，为所述智能语音对话系统创建和关联适配于特定行业场景的专用语言模型； 在调用所述节点语言模型进行语音识别之后，还将所述节点语言模型的识别结果融合至所述专用语言模型和智能语音对话系统的通用语言模型。 3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为所述智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型包括 根据对话类型为各对话节点配置语料文件； 根据配置的语料文件训练生成与各对话节点适配的节点语言模型并发布； 将发布的节点语言模型与相应的对话节点关联绑定。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括： 为所述通用语言模型、专用语言模型和节点语言模型的语音识别结果分别配置结果标识； 响应于接收到的搜索指令，获取符合条件的识别日志记录输出，其中，输出的识别日志记录包括结果标识和对应的识别结果。 5.对智能语音对话系统进行语音识别优化的装置，其特征在于，包括 对话管理模块，用于对所述智能语音对话系统进行对话节点的划分；和 模型管理模块，用于为所述智能语音对话系统中涉及的对话节点分别创建和关联适配于相应对话节点的节点语言模型。 6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述模型管理模块还用于根据所述智能语音对话系统所应用的行业，为所述智能语音对话系统创建和关联适配于特定行业场景的专用语言模型。 7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述模型管理模块还用于为所述通用语言模型、专用语言模型和节点语言模型的语音识别结果分别配置结果标识； 所述装置还包括 模型验证模块，用于响应于接收到的搜索指令，获取符合条件的识别日志记录输出，其中，输出的识别日志记录包括结果标识和对应的识别结果。 8.智能语音对话系统，其特征在于，包括 适配于智能语音对话系统中的各个对话节点的节点语言模型； 适用于不同智能语音对话系统的通用语言模型； 适配于所述智能语音对话系统所属的行业场景的专用语言模型；和 识别处理模块，用于响应于在相应的对话节点接收到的答复语音，调用所述节点语言模型进行语音识别，并将所述节点语言模型的识别结果融合至所述通用语言模型和专用语言模型。 9.一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任意一项所述方法的步骤。 10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任意一项所述方法的步骤。