[发明专利]语音识别方法和装置、服务器、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取对语音数据进行解码得到语音识别网格lattice，所述语音识别网格lattice中包括多个词序列以及每个所述词序列对应的第一得分；

根据预设词集合中所包含的预设词，在所述词序列中定位到所述预设词所在的目标词序列；

对所述目标词序列对应的第一得分进行调整，得到第二得分；

将所述第一得分及所述第二得分中得分最高的词序列，作为所述语音数据的语言识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设词集合中所包含的预设词，在所述词序列中定位到所述预设词所在的目标词序列，包括：

获取所述预设词集合中所包含的预设词的音素信息；

将所述预设词的音素信息与所述词序列中的音素信息进行匹配；

若匹配成功，则在所述词序列中定位到匹配成功的音素信息所在的目标跳转边。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述词序列对应的第一得分进行调整，得到第二得分，包括：

对所述目标跳转边上的模型得分进行调整得到新的模型得分；

若所述目标跳转边上的词信息与所述预设词相同，则将所述目标跳转边上的模型得分更新为所述新的模型得分；

基于所述目标跳转边上所述新的模型得分，计算得到所述词序列的第二得分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述对所述目标跳转边上的模型得分进行调整得到新的模型得分之后，包括：

若所述目标跳转边上的词信息与所述预设词不同，则在所述目标跳转边的起始节点与终止节点之间增加新的跳转边；

配置所述新的跳转边上的词信息为所述预设词，并配置所述新的跳转边上的模型得分为所述新的模型得分；

基于所述新的跳转边上所述新的模型得分，计算得到包含所述新的跳转边的词序列的第二得分。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标跳转边上的模型得分进行调整得到新的模型得分，包括：

对所述目标跳转边上的模型得分进行增大预设比例得到新的模型得分。

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：

从预设训练语料中获取识别错误率高于预设错误率阈值的预设词；

基于所述预设词得到所述预设词集合。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设词包括基础词及所述基础词的相似词，所述基础词的相似词为与所述基础词的音素的相似度高于预设相似度阈值的词。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对待处理的语音数据进行声学特征提取；

将所提取的声学特征输入声学模型，计算所述声学特征的声学模型得分；

采用解码算法调用主解码网络及子解码网络，对所述声学特征及所述声学特征的声学模型得分进行解码得到语音识别网格lattice，所述语音识别网格lattice中包括多个词序列以及每一个所述词序列对应的第一得分；所述主解码网络为对原始文本训练语料进行训练所得的解码图，所述子解码图为对待识别场景中的命名实体进行训练所得的解码图。

9.一种语音识别装置，其特征在于，所述装置包括：

语音识别网格获取模块，用于获取对语音数据进行解码得到语音识别网格lattice，所述语音识别网格lattice中包括多个词序列以及每个所述词序列对应的第一得分；

目标词序列定位模块，用于根据预设词集合中所包含的预设词，在所述词序列中定位到所述预设词所在的目标词序列；

得分调整模块，用于对所述目标词序列对应的第一得分进行调整，得到第二得分；

语言识别结果生成模块，用于将所述第一得分及所述第二得分中得分最高的词序列，作为所述语音数据的语言识别结果。