[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

说明书

本申请涉及一种语音识别方法和装置、服务器、计算机可读存储介质，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，对声学特征及声学特征的声学模型得分进行解码得到语音识别结果。该语音识别方法，并未对待识别场景重新训练解码网络，而是对待识别场景中的目标命名实体进行训练得到子解码图，再采用主解码网络及子解码网络进行解码得到语音识别结果。所以，针对待识别场景中的目标命名实体，基于子解码网络就可以对目标命名实体进行准确地解码。且因为未对待识别场景重新训练解码网络，所以大大缩短训练时间长，提高语音识别效率。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，特别是涉及一种语音识别方法和装置、服务器、计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，语音识别技术也得到了快速地发展。采用语音识别技术可以自动将音频信号转变为相应的文本或命令。传统的语音识别技术可以应用在普通的、日常的语音识别场景中，并取得较好的识别效果。

但是，当应用于专业场景下时，由于专业场景下包含大量的专业词汇，所以采用传统的语音识别技术，识别效果较差。而如果专门针对该专业场景重新训练解码网络进行语音识别，显然，重新训练解码图的工作量较大、训练时间长、无法快速实现。

发明内容

本申请实施例提供一种语音识别方法、装置、服务器、计算机可读存储介质，可以在针对特定应用场景下进行语音识别时，减小重新训练解码图的工作量、并大大缩短训练时间长，提高语音识别的效率。

一种语音识别方法，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。

一种语音识别装置，所述装置包括：

声学特征提取模块，用于对待处理的语音数据进行声学特征提取；

声学模型得分计算模块，用于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；

解码模块，用于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。

一种服务器，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上方法的步骤。

上述语音识别方法、装置、服务器、计算机可读存储介质，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，对声学特征及声学特征的声学模型得分进行解码得到语音识别结果。由于子解码网络为对待识别场景中的目标命名实体进行训练所得的解码网络。该语音识别方法，并未对待识别场景重新训练解码网络，而是对待识别场景中的目标命名实体进行训练得到子解码网络，再采用主解码网络及子解码网络，对声学特征及声学特征的声学模型得分进行解码得到语音识别结果。所以，针对待识别场景中的目标命名实体，基于子解码网络就可以对目标命名实体进行准确地解码。且因为未对待识别场景重新训练解码网络，所以大大缩短训练时间长，提高语音识别效率。

附图说明