[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，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结果；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目标命名实体进行训练所得的解码图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主解码网络的生成过程，包括：

对所述原始文本训练语料中的命名实体进行挖空处理，得到目标文本训练语料；

对所述目标文本训练语料进行训练得到语言模型；

对与所述原始文本训练语料对应的语音训练语料进行训练，得到声学模型；

将所述语言模型与所述声学模型进行结合得到主解码网络，所述主解码网络中包括空节点，所述空节点对应于所述目标文本训练语料中的挖空位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述语言模型与所述声学模型进行结合得到主解码网络，包括：

采用compose算法将所述语言模型与所述声学模型进行结合得到主解码网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子解码网络的生成过程，包括：

采集待识别场景中的目标命名实体构成目标命名实体文本；

对所述目标命名实体文本赋予语言模型得分；

将赋予语言模型得分的所述目标命名实体文本与所述声学模型进行结合得到子解码网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采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结果，包括：

采用所述主解码网络及所述子解码网络，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；

基于所述语音识别网格lattice得到语音识别结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述语音识别网格lattice包括多条词序列，所述词序列包括节点与跳转边，所述跳转边携带了所述声学特征的词信息；

所述采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，包括：

从所述主解码网络中依次获取所述语音数据中各所述声学特征对应的词序列；

若所述词序列的中间节点的跳转边上的词信息为空，则调用所述子解码网络，从所述子解码网络中获取所述音频信号中下一个声学特征对应的词序列；

直到在所述子解码网络中到达所述词序列的终止节点，则返回所述主编码网络，从所述主解码网络中继续获取所述音频信号中下一个声学特征对应的词序列，直到依次获取所述待处理的音频信号中所有声学特征的词序列；

将所述所有声学特征的词序列依次连接，构成语音识别网格lattice。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述跳转边还携带了所述声学特征的语言模型得分；所述基于所述语音识别网格lattice得到语音识别结果，包括：

基于所述声学特征的声学模型得分、所述声学特征的语言模型得分，获取所述语音识别网格lattice中每条词序列的总分；

获取所述词序列的总分最高的词序列作为目标词序列；

获取所述目标词序列的词信息，将所述目标词序列中的词信息作为语音识别结果。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待识别场景包括医学场景、图像处理场景、电竞场景中的至少一个。