[发明专利]语音数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品

权利要求书

1.一种语音数据的处理方法，其特征在于，包括：

对用户输入的语音数据进行去口语化处理，得到至少一个口语化词语；

基于预设分析模型，确定所述语音数据中各个所述口语化词语在所述语音数据对应的语句中的成分类型；

若所述口语化词语的成分类型为非核心类型，则去除所述口语化词语，以得到去口语化处理后的核心语句。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设分析模型，确定所述语音数据中各个所述口语化词语在所述语音数据对应的语句中的成分类型，包括：

基于所述预设分析模型的特征提取模块，对所述语音数据进行特征提取，得到特征矩阵，其中，所述特征矩阵包括多个特征向量；

基于所述预设分析模型的成分确定模块，根据各个所述特征向量，确定各个口语化词语的依存关系，并根据各个所述口语化词语的依存关系，确定各个所述口语化词语的成分类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述成分确定模块包括第一网络层、第二网络层和预设分类器，基于所述预设分析模型的成分确定模块，根据各个所述特征向量，确定各个口语化词语的依存关系，并根据各个所述口语化词语的依存关系，确定各个所述口语化词语的成分类型，包括：

基于所述第一网络层和所述第二网络层，根据所述特征矩阵，分别确定核心矩阵和依存矩阵，其中，所述核心矩阵为所述第一网络层输出的当各个词向量作为核心词时对应的向量组成的矩阵，所述依存矩阵为所述第二网络层输出的各个词向量作为依存词时对应的向量组成的矩阵，所述词向量为所述语音数据中各个分词对应的向量；

基于所述预设分析模型的预设分类器，根据所述核心矩阵和所述依存矩阵，确定各个所述词向量的依存关系，并根据各个所述口语化词语的依存关系，确定各个所述口语化词语的成分类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设分类器包括双仿射层、依存分析层和输出层，基于所述预设分析模型的预设分类器，根据所述核心矩阵和所述依存矩阵，确定各个所述口语化词语的成分类型，包括：

基于所述双仿射层，根据所述核心矩阵和所述依存矩阵，确定得分矩阵，其中，所述得分矩阵包括各个词向量及其核心分数，所述核心分数用于表征所述词向量对应的分词属于核心词的程度；

基于所述依存分析层，根据各个所述口语化词语对应的词向量的核心分数，确定各个所述口语化词语的依存关系；

基于所述输出层，根据各个所述口语化词语的依存关系，确定各个所述口语化词语的成分类型。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括所述预设分析模型的训练过程，具体为：

获取训练数据集和验证数据集，并确定所述验证数据集中每个验证语音语句中各个训练词的依存关系；

根据各个训练词的依存关系，确定各个训练词的实际成分类型；

对所述训练数据集中的每个训练语音语句进行向量化处理，得到各个训练向量；

基于所述各个训练向量，对所述预设分析模型进行训练，得到所述预设分析模型输出的各个所述训练词的预测成分类型；

根据各个所述预测成分类型及其对应的实际成分类型，计算模型误差；

通过所述模型误差的反向传播，更新所述预设分析模型的参数，直至所述预设分析模型收敛。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，对用户输入的语音数据进行去口语化处理，得到至少一个口语化词语，包括：

获取用户输入的语音数据，并将所述语音数据转化为文本数据；

识别所述文本数据中的各个口语化词语。

7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在得到去口语化处理后的核心语句之后，所述方法还包括：

将所述核心语句输入语音意图识别模型，以得到所述用户的用户意图；

根据所述用户意图，生成响应信息，以显示和/或播放所述响应信息。