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188宝金博页面版: 倒角加工机[2]

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内容提示: 1.一种语音识别方法,其特征在于,应用于电子设备,所述方法包括:获得待识别音频;将所述待识别音频输入至预设的语音识别模型,对所述待识别音频进行语音识别,获得第一识别结果,其中,所述语音识别模型为:基于深度神经网络训练得到的模型,用于识别音频中是否存在关键音频段的模型,所述关键音频段为:语音识别结果包含预设关键词的音频段;在所述第一识别结果显示所述待识别音频包含关键音频段的情况下,将目标关键音频段作为输入参数输入至置信度模型,对所述目标关键音频段进行语音识别,获得第二识别结果,其中,所述置信度模型为:基于深度神经网络训练得到的模型,用于获得关键音频段...

文档格式:PDF | 页数:18 | 浏览次数:8 | 上传日期:2023-09-07 00:55:22 | 文档星级:
1.一种语音识别方法,其特征在于,应用于电子设备,所述方法包括:获得待识别音频;将所述待识别音频输入至预设的语音识别模型,对所述待识别音频进行语音识别,获得第一识别结果,其中,所述语音识别模型为:基于深度神经网络训练得到的模型,用于识别音频中是否存在关键音频段的模型,所述关键音频段为:语音识别结果包含预设关键词的音频段;在所述第一识别结果显示所述待识别音频包含关键音频段的情况下,将目标关键音频段作为输入参数输入至置信度模型,对所述目标关键音频段进行语音识别,获得第二识别结果,其中,所述置信度模型为:基于深度神经网络训练得到的模型,用于获得关键音频段的置信度,所述目标关键音频段为:所述待识别音频中包含的关键音频段;根据所述第二识别结果,获得针对所述待识别音频的最终语音识别结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述待识别音频输入至预设的语音识别模型,对所述待识别音频进行语音识别,获得第一识别结果的步骤,包括:将所述待识别音频输入至预设的语音识别模型;根据所述语音识别模型输出单元的输出结果,获得语音元素序列,其中,不同输出单元映射不同的语音元素,所述输出单元包括:关键语音元素的输出单元和垃圾语音元素的输出单元,所述关键语音元素为:所述预设关键词对应的语音元素,所述垃圾语音元素为:除关键语音元素以外的语音元素,一个关键语音元素的输出单元映射一个语音元素,一个垃圾语音元素的输出单元映射多个垃圾语音元素;根据预置词图路径对所述语音元素序列解码,获得第一识别结果。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述置信度模型设置于所述电子设备中和/或设置于云端服务器中。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述置信度模型包括:第一置信度子模型和第二置信度子模型;所述第一置信度子模型设置于所述电子设备中;所述第二置信度子模型设置于云端服务器中。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将目标关键音频段作为输入参数输入至置信度模型,对所述目标关键音频段进行语音识别,获得第二识别结果的步骤,包括:将目标关键音频段作为输入参数输入至所述第一置信度子模型,对所述目标关键音频段进行语音识别,获得第一置信度;并将所述目标关键音频段作为输入参数输入至所述第二置信度子模型,对所述目标关键音频段进行语音识别,获得第二置信度;根据所述第一置信度和/或第二置信度,获得针对所述目标关键音频段的识别结果,作为第二识别结果。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述最终识别结果显示所述待识别音频包含关键音频段的情况下,确定设备控制指令,并响应所述设备控制指令。7.一种语音识别装置,其特征在于,应用于电子设备,所述装置包括:音频获得模块,用于获得待识别音频;第一结果获得模块,用于将所述待识别音频输入至预设的语音识别模型,对所述待识权 利 要 求 书1/3 页2CN 108694940 B2

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