[发明专利]启动应用的方法、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种启动应用的方法，包括：

接收目标用户发出的启动设备上的应用的请求，其中，所述请求为语音指令，以及，所述请求包含关键词指令；

将所述请求发送至第一终端，其中，所述第一终端采集用户信息；

接收第一终端返回的用户信息；

基于所述用户信息，启动所述设备；

基于所述请求，确定所述关键词指令是否认证通过；

响应于所述关键词指令认证通过，启动所述设备上的所述应用。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述用户信息，启动所述设备，包括：

响应于所述用户信息包括声音信息和生理信息，基于所述声音信息，确定声音信息认证是否认证通过，以及，

基于所述生理信息，确定生理信息认证是否认证通过；

响应于声音信息认证通过以及生理信息认证通过，启动设备。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述声音信息，确定所述声音信息认证是否通过，包括：

将所述声音信息输入预先训练的第一卷积神经网络，得到输出作为目标用户的语音特征；

基于所述目标用户的语音特征，确定所述声音信息认证是否通过。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一卷积神经网络预先通过如下步骤训练得到：

确定第一初始卷积神经网络的网络结构以及初始化所述第一初始卷积神经网络的网络参数；

获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本包括样本声音信息和预先得到的样本语音特征；

利用机器学习方法，将所述第一训练样本集合中的第一训练样本包括的样本声音信息作为第一初始卷积神经网络的输入，将与输入的样本声音信息对应的预先得到的样本语音特征作为第一初始卷积神经网络的期望输出，训练得到所述第一卷积神经网络。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一卷积神经网络包括第一特征提取网络、第二特征提取网络和第一全连接层；以及

所述将所述声音信息输入预先训练的第一卷积神经网络，得到输出作为目标用户的语音特征，包括：

将所述声音信息输入预先训练的第一特征提取网络，得到第一特征向量；

将所述第一特征向量输入预先训练的第二特征提取网络，得到第二特征向量；

将所述第二特征向量输入预先训练的第一全连接层，生成所述目标用户的语音特征。

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述基于所述请求，确定所述关键词指令是否通过，包括：

基于所述关键词指令，确定所述关键词指令的音素数据；

将所述音素数据输入预先训练的第二卷积神经网络，得到输出作为音素数据的语音特征；

基于所述音素数据的语音特征，确定所述关键词指令是否通过。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第二卷积神经网络预先通过如下步骤训练得到：

确定初始第二卷积神经网络的网络结构以及初始化所述初始第二卷积神经网络的网络参数；

获取第二训练样本集合，其中，第二训练样本包括样本音素数据和预先得到的样本语音特征；

利用机器学习方法，将所述第二训练样本集合中的第二训练样本包括的样本音素数据作为第二初始卷积神经网络的输入，将与输入的样本音素数据对应的预先得到的语音特征作为第二初始卷积神经网络的期望输出，训练得到所述第二卷积神经网络。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第二卷积神经网络包括第三特征提取网络、第一池化层和第二全连接层；以及

所述将所述音素数据输入预先训练的第二卷积神经网络，得到输出作为音素数据的语音特征，包括：

将所述音素数据输入预先训练的第三特征提取网络，得到第三特征向量；

将所述第三特征向量输入预先训练的第一池化层，得到第四特征向量；

将所述第四特征向量输入预先训练的第二全连接层，生成所述音素数据的语音特征。