[发明专利]会议纪要生成方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种会议纪要生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取会议开始请求；

响应所述会议开始请求，获取声音数据库，获取各个会议客户端发送的文字识别结果，其中，所述会议客户端通过获取会议语音数据，根据所述声音数据库和预设语音识别模型对所述会议语音数据进行文字识别，得到所述文字识别结果；

基于预设的排列规则，根据所述文字识别结果进行全量会议生成，得到待分析的全量会议记录；

获取所述会议客户端根据所述待分析的全量会议记录发送的要点标记数据；

获取会议纪要生成请求；

响应所述会议纪要生成请求，根据所述待分析的全量会议记录和所述要点标记数据进行关键词抽取，得到待处理的关键词集合；

根据所述待处理的关键词集合和所述待分析的全量会议记录进行句子生成，得到目标会议纪要。

2.根据权利要求1所述的会议纪要生成方法，其特征在于，所述获取各个会议客户端发送的文字识别结果，其中，所述会议客户端通过获取会议语音数据，根据所述声音数据库和预设语音识别模型对所述会议语音数据进行文字识别，得到所述文字识别结果的步骤，包括：

获取预设的语音信号采样频率；

将所述预设的语音信号采样频率发送给所述会议客户端；

调用所述会议客户端，根据所述预设的语音信号采样频率采集的所述会议语音数据；

调用所述会议客户端，对所述会议语音数据进行MFCC特征提取，得到待识别的MFCC特征数据；

调用所述会议客户端，根据所述声音数据库和所述预设语音识别模型对所述待识别的MFCC特征数据进行文字识别，得到所述文字识别结果，其中，所述预设语音识别模型是基于隐马尔可夫模型训练得到的模型。

3.根据权利要求1所述的会议纪要生成方法，其特征在于，所述基于所述声音数据库，分别将每个所述会议语音数据输入预设语音识别模型进行文字识别，得到各个所述会议语音数据各自对应的文字识别结果的步骤之前，还包括：

获取多个训练样本和所述声音数据库，所述多个训练样本中每个训练样本包括：第一语音样本数据和文字识别标定值，所述声音数据库包括：第二语音样本数据和身份标识标定值；

根据所述多个训练样本和所述声音数据库对初始模型进行训练，将训练结束的所述初始模型确定为所述预设语音识别模型，所述初始模型是根据隐马尔可夫模型得到的模型。

4.根据权利要求3所述的会议纪要生成方法，其特征在于，所述根据所述多个训练样本和所述声音数据库对初始模型进行训练，将训练结束的所述初始模型确定为所述预设语音识别模型的步骤，包括：

采用K-means算法，根据所述多个训练样本和所述声音数据库进行聚类训练，得到所述多个训练样本各自对应的待分析身份标识；

将所述多个训练样本作为所述初始模型的输入，将所述多个训练样本各自对应的所述待分析身份标识作为所述初始模型的输出，对所述初始模型进行训练，将训练结束的所述初始模型确定为所述预设语音识别模型。