[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

说明书

本发明公开了一种语音数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，所述语音数据的处理方法包括：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，通过对口语化词语成分的进一步分析，提高了去口语化的准确度，有效避免了用户的语音数据中的核心成分被误去除，进而提高了用户意图识别的准确度。

技术领域

本发明涉及语音识别领域，尤其涉及一种语音数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

背景技术

随着语音识别技术的飞速发展，具备语音交互功能的智能机器人广泛应用于各个领域。

当机器人与用户进行语音交互时，往往需要对用户输入的语音数据进行去口语化处理，从而降低口语化词语对意图识别的影响，提高意图识别的准确度，从而基于用户的意图，进行回复或者打开相应的界面等。

现有的，去口语化处理方式，仅通过预设规则，将符合规则的词语作为口语化词语去除，由于语音表达的丰富性和多变性，容易导致一些词语被去除，去口语化准确度较低，从而影响用户意图的识别，导致机器人误响应，用户体验较差。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种语音数据的处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，提供一种语音数据的去口语处理方案，旨在解决现有技术中通过预设规则去口语化，准确度较低的问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供一种语音数据的处理方法，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。

在一种具体实施方式中，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。

在一种具体实施方式中，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。

在一种具体实施方式中，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，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：