[发明专利]语音识别的方法、装置、存储介质以及电子装置

权利要求书

1.一种语音识别的方法，其特征在于，包括：

获取目标语音对应的目标文本，所述目标语音为与智能设备交互的语音；

将所述目标文本以及控制指令发送给边缘设备，所述控制指令用于控制所述边缘设备根据所述目标文本确定目标应用场景，所述目标应用场景为所述目标语音对应的应用场景；

获取所述边缘设备发送的所述目标应用场景；

根据所述目标应用场景以及所述目标文本，确定所述目标语音的最终文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标文本以及控制指令发送给边缘设备之前，所述方法还包括：

建立初始分类模型，所述初始分类模型为多个应用场景的分类模型；

根据所述初始分类模型以及预定信息，确定最终分类模型，所述预定信息为所述边缘设备根据所述智能设备的使用数据以及所述初始分类模型生成的，所述预定信息包括所述初始分类模型的梯度；

根据所述最终分类模型，生成所述控制指令。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述初始分类模型以及预定信息，确定最终分类模型，包括：

第一发送步骤，将所述初始分类模型发送给所述边缘设备；

第一接收步骤，接收所述边缘设备发送的所述梯度；

更新步骤，根据所述梯度，更新所述初始分类模型；

第一重复步骤，依次重复所述第一发送步骤、所述第一接收步骤以及所述更新步骤至少一次，直到更新后的所述初始分类模型的损失函数收敛，更新后的所述初始分类模型为所述最终分类模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述第一发送步骤包括：

将所述初始分类模型以及公钥发送给所述边缘设备，

所述第一接收步骤包括：

接收所述边缘设备发送的加密的所述梯度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

在所述第一接收步骤之后，在所述更新步骤之前，所述方法还包括：

获取所述边缘设备的位置信息，

所述更新步骤包括：

根据所述梯度以及所述位置信息，更新所述初始分类模型。

6.一种语音识别的方法，其特征在于，包括：

接收服务器发送的目标文本以及控制指令，所述目标文本为目标语音对应的文本，所述目标语音为与智能设备交互的语音；

根据所述控制指令以及所述目标文本，确定目标应用场景，所述目标应用场景为所述目标语音对应的应用场景；

将所述目标应用场景发送给所述服务器，以使得所述服务器根据所述目标应用场景以及所述目标文本，确定所述目标语音的最终文本。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在接收服务器发送的目标文本以及控制指令之前，所述方法还包括：

根据智能设备的使用数据以及初始分类模型，生成预定信息，所述预定信息包括所述初始分类模型的梯度，所述初始分类模型为所述服务器建立的多个应用场景的分类模型；

将所述预定信息发送至所述服务器。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据智能设备的使用数据以及初始分类模型，生成预定信息，包括：

第二接收步骤，接收所述服务器发送的所述初始分类模型，以及所述智能设备发送的所述使用数据；

训练步骤，根据所述使用数据，对所述初始分类模型进行训练，得到所述梯度；

第二发送步骤，将所述梯度发送至所述服务器；

第二重复步骤，依次重复所述第二接收步骤、所述训练步骤以及所述第二发送步骤至少一次，直到接收到所述控制指令为止。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述第二接收步骤包括：

接收所述服务器发送的所述初始分类模型以及公钥，

在所述训练步骤之后，在所述第二发送步骤之前，所述方法还包括：

根据所述公钥，对所述预定信息进行加密，

所述第二发送步骤包括：

将加密后的所述梯度发送至所述服务器。