[发明专利]指令执行方法、装置、存储介质及电子设备在审
| 申请号: | 202010125950.2 | 申请日: | 2020-02-27 |
| 公开(公告)号: | CN111369992A | 公开(公告)日: | 2020-07-03 |
| 发明(设计)人: | 陈喆 | 申请(专利权)人: | OPPO(重庆)智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G10L15/22 | 分类号: | G10L15/22;G10L17/02;G10L17/04;G10L17/22;G06F3/16 |
| 代理公司: | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 | 代理人: | 蔡艾莹 |
| 地址: | 401120 重庆*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 指令 执行 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种指令执行方法,应用于电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、专用语音识别芯片和麦克风,且所述专用语音识别芯片的功耗小于所述处理器的功耗,所述指令执行方法包括:
在所述处理器处于休眠状态时,基于所述专用语音识别芯片控制所述麦克风进行音频采集,得到第一音频数据;
基于所述专用语音识别芯片校验所述第一音频数据,若校验通过,则唤醒所述处理器;
基于所述处理器校验所述第一音频数据,若校验通过,则基于所述处理器控制所述麦克风进行音频采集,得到第二音频数据;
基于所述处理器调用预训练的指令识别模型识别所述第二音频数据携带的语音指令,并执行所述语音指令。
2.根据权利要求1所述的指令执行方法,其特征在于,所述指令识别模型包括多个对应不同语音指令的指令识别模型,所述基于所述处理器调用预训练的指令识别模型识别所述第二音频数据携带的语音指令,包括:
基于所述所述处理器调用每一指令识别模型对所述第二音频数据进行评分;
将评分最高的指令识别模型所对应的语音指令作为所述第二音频数据携带的语音指令。
3.根据权利要求1所述的指令执行方法,其特征在于,所述基于所述专用语音识别芯片校验所述第一音频数据,包括:
基于所述专用语音识别芯片调用预训练的场景分类模型对所述第一音频数据进行场景分类,得到场景分类结果;
基于所述专用语音识别芯片调用预训练的对应所述场景分类结果的一级文本校验模型校验所述第一音频数据中是否包括预设唤醒词。
4.根据权利要求3所述的指令执行方法,其特征在于,所述基于所述处理器校验所述第一音频数据,包括:
基于所述处理器调用预训练的对应所述预设唤醒词的二级文本校验模型,校验所述第一音频数据中是否包括所述预设唤醒词;
当所述第一音频数据中包括所述预设唤醒词时,基于所述处理器调用预训练的二级声纹校验模型,其中,所述二级声纹校验模型基于预设用户说出所述预设唤醒词的样本语音训练得到;
基于所述二级声纹校验模型校验所述第一音频数据的声纹特征是否与所述样本语音的声纹特征匹配。
5.根据权利要求4所述的指令执行方法,其特征在于,还包括:
基于所述处理器获取预训练的对应所述预设唤醒词的通用校验模型,将所述通用校验模型设为所述二级文本校验模型;
基于所述处理器控制所述麦克风采集预设用户说出所述预设唤醒词的样本语音;
基于所述处理器利用所述样本语音对所述通用校验模型进行自适应训练,得到所述二级声纹校验模型。
6.根据权利要求1-5任一项所述的指令执行方法,其特征在于,所述唤醒所述处理器之后,还包括:
控制所述专用语音识别芯片休眠。
7.根据权利要求1-5任一项所述的指令执行方法,其特征在于,所述基于所述处理器调用预训练的指令识别模型识别所述第二音频数据携带的语音指令之后,还包括:
当未识别到所述第二音频数据携带的语音指令时,基于所述处理器后台启动语音交互应用;
基于所述语音交互应用识别所述第二音频数据携带的语音指令,所述语音交互应用的识别能力大于所述指令识别模型的识别能力。
8.一种指令执行装置,应用于电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、专用语音识别芯片和麦克风,且所述专用语音识别芯片的功耗小于所述处理器的功耗,所述指令执行装置包括:
音频采集模块,用于在所述处理器处于休眠状态时,基于所述专用语音识别芯片控制所述麦克风进行音频采集,得到第一音频数据;
第一校验模块,用于基于所述专用语音识别芯片校验所述第一音频数据,若校验通过,则唤醒所述处理器;
第二校验模块,用于基于所述处理器校验所述第一音频数据,若校验通过,则基于所述处理器控制所述麦克风进行音频采集,得到第二音频数据;
指令执行模块,用于基于所述处理器调用预训练的指令识别模型识别所述第二音频数据携带的语音指令,并执行所述语音指令。
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