[发明专利]一种语音笔录筛选方法、装置、存储介质及设备在审
申请号: | 202110443439.1 | 申请日: | 2021-04-23 |
公开(公告)号: | CN113128212A | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 李鹏程;万根顺;高建清;刘聪;王智国;胡国平 | 申请(专利权)人: | 科大讯飞股份有限公司 |
主分类号: | G06F40/279 | 分类号: | G06F40/279;G06F40/205;G10L15/26 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 柳欣 |
地址: | 230088 安徽*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 语音 笔录 筛选 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
1.一种语音笔录筛选方法,其特征在于,包括:
获取待筛选的目标语音识别文本;以及获取所述目标语音识别文本所归属的目标用户的个人信息;
提取所述目标语音识别文本的文本特征;以及根据所述目标用户的个人信息,确定所述目标用户的个人风格特征;
将所述目标语音识别文本的文本特征和所述目标用户的个人风格特征输入至预先构建的语音笔录筛选模型,以筛选出所述目标语音识别文本的语音笔录。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,构建所述语音笔录筛选模型,包括:
获取样本语音识别文本;以及获取所述样本语音识别文本所归属的样本用户的个人信息;
提取所述样本语音识别文本的文本特征;以及根据所述样本语音识别文本所归属的样本用户的个人信息,确定所述样本用户的个人风格特征;
根据所述样本语音识别文本的文本特征和所述样本用户的个人风格特征以及所述样本语音识别文本的笔录筛选标记结果对初始语音笔录筛选模型进行训练,生成所述语音笔录筛选模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述初始语音笔录筛选模型包括双向长短时记忆单元网络和全连接层。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述目标语音识别文本的语音笔录中的标记进行规整,得到第一规整语音笔录;
对所述第一规整语音笔录进行换行处理,得到换行语音笔录;
对所述换行语音笔录中的符号进行规整,得到第二规整语音笔录;
对所述第二规整语音笔录中的编号进行规整,得到第三规整语音笔录;并将所述第三规整语音笔录作为所述目标语音识别文本对应的规整后的语音笔录。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述第三规整语音笔录进行人工修正,得到第四规整语音笔录;并将所述第四规整语音笔录作为所述目标语音识别文本对应的规整后的语音笔录。
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:
对所述目标语音识别文本的语音笔录进行人工修正,得到所述目标语音识别文本对应的规整后的语音笔录。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
计算所述目标语音识别文本对应的规整后的语音笔录中标记的增添率和/或删除率;
根据所述目标语音识别文本对应的规整后的语音笔录和所述目标语音识别文本的语音笔录之间的差异,以及所述目标语音识别文本对应的规整后的语音笔录中标记的增添率和/或删除率,对所述语音笔录筛选模型进行参数调整。
8.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取验证语音识别文本;以及获取所述验证语音识别文本所归属的验证用户的个人信息;
提取所述验证语音识别文本的文本特征;以及根据所述验证语音识别文本所归属的验证用户的个人信息,确定所述验证用户的个人风格特征;
将所述验证验证语音识别文本的文本特征和所述验证用户的个人风格特征输入所述语音笔录筛选模型,获得所述验证语音识别文本的笔录筛选结果;
当所述验证语音识别文本的笔录筛选结果与所述验证语音识别文本对应的笔录筛选标记结果不一致时,将所述验证语音识别文本重新作为样本语音识别文本,对所述语音笔录筛选模型进行参数更新。
9.一种语音笔录筛选装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取待筛选的目标语音识别文本;以及获取所述目标语音识别文本所归属的目标用户的个人信息;
第一提取单元,用于提取所述目标语音识别文本的文本特征;以及根据所述目标用户的个人信息,确定所述目标用户的个人风格特征;
筛选单元,用于将所述目标语音识别文本的文本特征和所述目标用户的个人风格特征输入至预先构建的语音笔录筛选模型,以筛选出所述目标语音识别文本的语音笔录。
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