语音识别模型的训练方法、语音识别方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114255743A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202111518670.9(22)申请日2021.12.13(71)申请人北京声智科技有限公司地址100094北京市海淀区北清路81号院一区1号楼6层601(72)发明人陈孝良李良斌(74)专利代理机构北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258代理人赵秀芹(51)Int.Cl.G10L15/06(2013.01)G10L15/22(2006.01)G10L15/26(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称语音识别模型的训练方法、语音识别方法及装置(57)摘要本申请公开了一种语音识别模型的训练方法、语音识别方法及装置。语音识别模型的训练方法，包括：获取目标训练文本，其中，所述目标训练文本包括对将来的预设时间段内预测的目标场景对应的场景关键词；根据目标训练文本对初始语音识别模型进行更新训练，得到目标语音识别模型，其中，所述初始语音识别模型为已训练完成的语音识别模型。根据本申请实施例，能够解决语音识别效率低，识别准确性差的问题。CN114255743ACN114255743A权利要求书1/2页1.一种语音识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取目标训练文本，其中，所述目标训练文本包括对将来的预设时间段内预测的目标场景对应的场景关键词；根据目标训练文本对初始语音识别模型进行更新训练，得到目标语音识别模型，其中，所述初始语音识别模型为已训练完成的语音识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标训练文本包括：根据预设关键词采集周期，确定所述预设时间段内目标场景对应的场景关键词；根据所述场景关键词，更新训练文本，得到所述目标训练文本。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景关键词的数量为多个，所述根据所述场景关键词，更新训练文本，得到所述目标训练文本，包括：根据预设评价规则，确定每个所述场景关键词的权重；根据每个所述场景关键词的权重，确定所述训练文本中每个场景关键词的数量，得到所述目标训练文本。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设评价规则，确定每个所述场景关键词的权重，包括：对应所述目标场景，根据预设评价规则，确定所述场景关键词在预设时间段内的多个热度值；根据所述多个热度值和权重计算公式，确定每个所述场景关键词的权重，所述权重计算公式为：w(x)＝[(x‑Xmin)/(Xmax‑Xmin)]*C1+C2其中，w(x)为所述场景关键词的权重，x为所述场景关键词的热度值，Xmin为所有的热度值中的最小值，Xmax为所有的热度值中的最大值，C1为第一常数，C2为第二常数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标场景包括影视场景，所述根据预设关键词采集周期，确定所述预设时间段内目标场景对应的场景关键词，包括：根据预设的关键词采集周期，对与所述影视场景相关的网站进行解析，确定所述预设时间段内所述影视场景对应的场景关键词。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的关键词采集周期，对与所述影视场景相关的网站进行解析，确定所述影视场景对应的场景关键词，包括：根据预设的关键词采集周期，对与所述影视场景相关的网站进行解析，得到所述影视场景对应的初始场景关键词，以及每个所述初始场景关键词对应的时间信息；获取所述时间信息满足所述预设时间段的初始场景关键词，得到所述预设时间段内所述影视场景对应的场景关键词。7.一种语音识别方法，其特征在于，包括：获取待识别语音；根据目标语音识别模型，确定所述待识别语音对应的文本信息，其中，所述目标语音识别模型是根据权利要求1至权利要求6中任意一项所述的语音识别模型的训练方法训练得到。8.一种语音识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标训练文本，其中，所述目标训练文本包括对将来的预设时间段2CN114255743A权利要求书2/2页内预测的目标场景对应的场景关键词；处理模块，用于根据目标训练文本对初始语音识别模型进行更新训练，得到目标语音识别模型，其中，所述初始语音识别模型为已训练完成的语音识别模型。9.一种语音识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待识别语音；处理模块，用于根据目标语音识别模型，确定所述待识别语音对应的文本信息，其中，所述目标语音识别模型是根据权利要求1至权利要求6中任意一项所述的语音识别模型的训练方法训练得到。10.一种语音识别设备，其特征在于，所述设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求1‑6任意一项所述的语音识别模型的训练方法或权利要求7所述的语音识别方法。11.一种可读存储