[发明专利]语音断句方法、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种语音断句方法，所述方法包括：

对语音数据进行语音识别与静音检测，获得所述语音数据对应的目标文本与静音信息；

对所述目标文本进行语义断句处理，获得语义断句信息；

将所述静音信息与所述语义断句信息输入断句预测模型进行断句预测，获得所述目标文本对应的断句预测结果；

根据所述断句预测结果，对所述目标文本进行断句。

2.根据权利要求1所述的语音断句方法，其特征在于，所述语音数据包括至少两个流式语音包，所述静音信息包括所述目标文本中每个词组对应的累计静音分值；所述对语音数据进行语音识别与静音检测，获得所述语音数据对应的目标文本与静音信息，包括：

对每个所述流式语音包进行语音识别，获得每个所述流式语音包对应的识别文本，并将最大长度的识别文本，确定为所述目标文本；

依次对相邻两个流式语音包对应的识别文本进行文本对比；

若相邻两个流式语音包对应的识别文本不相同，则对两识别文本中最后一个相同的词组赋值第一静音分值；

若相邻两个流式语音包对应的识别文本相同，则对两识别文本中的最后一个词组赋值第二静音分值；

将所述目标文本中每个词组对应的第一静音分值和第二静音分值进行累计，获得所述目标文本中每个词组对应的所述累计静音分值。

3.根据权利要求1所述的语音断句方法，其特征在于，所述语义断句信息包括所述目标文本中每个词组对应的语义断句分值；所述对所述目标文本进行语义断句处理，获得语义断句信息之前，还包括：

对所述目标文本中的每个词组进行向量化，获得每个所述词组对应的词向量；

所述对所述目标文本进行语义断句处理，获得语义断句信息，包括：

将每个所述词组对应的词向量输入语义断句模型进行语义断句处理，获得每个所述词组对应的语义断句分值。

4.根据权利要求3所述的语音断句方法，其特征在于，所述将每个所述词组对应的词向量输入语义断句模型进行语义断句处理，获得每个所述词组对应的语义断句分值，包括：

确定每个所述词组对应的至少一个相邻词组的相邻词向量；

基于预设的计算公式，根据每个所述词组对应的词向量的位置权重值、以及至少一个所述相邻词组的相邻词向量的位置权重值，对每个所述词组对应的词向量与至少一个所述相邻词组的相邻词向量进行点积计算，获得每个所述词组对应的所述语义断句分值。

5.根据权利要求1所述的语音断句方法，其特征在于，所述静音信息包括所述目标文本中每个词组的累计静音分值，所述语义断句信息包括所述目标文本中每个词组对应的语义断句分值，所述断句预测结果包括所述目标文本中每个词组对应的断句预测概率；

所述将所述静音信息与所述语义断句信息输入断句预测模型进行断句预测，获得所述目标文本对应的断句预测结果，包括：

分别将所述目标文本中的每个词组对应的累计静音分值与语义断句分值输入所述断句预测模型进行断句预测，获得每个所述词组对应的断句预测概率。

6.根据权利要求1-4任一项所述的语音断句方法，其特征在于，所述断句预测结果包括每个词组对应的断句预测概率；所述根据所述断句预测结果，对所述目标文本进行断句，包括：

基于所述每个所述词组对应的断句预测概率，确定所述目标文本中的待断句词组，所述待断句词组对应的断句预测概率大于预设的概率阈值；

在所述待断句词组后面添加断句符号，获得断句后的所述目标文本。

7.根据权利要求6所述的语音断句方法，其特征在于，所述根据所述断句预测结果，对所述目标文本进行断句之后，所述方法还包括：

对断句后的所述目标文本进行纠错处理，获得纠错处理后的所述目标文本。