[发明专利]一种语音唤醒方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种语音唤醒方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于唤醒语音的音频特征，确定所述唤醒语音的唤醒置信度；在所述唤醒置信度处于预置可疑置信度区间的情况下，将所述唤醒语音的音频特征发送至云服务器，其中，所述云服务器部署有唤醒异常检测模型，所述唤醒异常检测模型用于对所述唤醒语音进行异常检测；根据接收到的所述云服务器反馈的异常检测结果，执行所述异常检测结果对应的唤醒操作。本发明的方法通过从异常检测的角度出发，对可疑置信度区间内的唤醒语音进行异常检测，提高了终端唤醒率，同时也降低了终端误唤醒率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种语音唤醒方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着信息技术和物联网技术的快速发展，越来越多搭载智能语音服务的产品走进了人们的生活中，例如智能手机或者智能手表等，而人们在使用智能语音服务时，可以通过特定的语音指令来唤醒智能语音服务。

然而目前在通过特定语音指令来唤醒智能语音服务的过程中，往往会受到环境噪音、电视背噪、相似发音短语等影响，容易发生误唤醒的情况。

因此，如何更好的实现智能语音服务的唤醒已经成为业界亟待结局的问题。

发明内容

本发明提供一种语音唤醒方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中如何更好地实现智能设备的语音唤醒的问题。

本发明提供一种语音唤醒方法，包括：

基于唤醒语音的音频特征，确定所述唤醒语音的唤醒置信度；

在所述唤醒置信度处于预置可疑置信度区间的情况下，将所述唤醒语音的音频特征发送至云服务器，其中，所述云服务器部署有唤醒异常检测模型，所述唤醒异常检测模型用于对所述唤醒语音进行异常检测；

根据接收到的所述云服务器反馈的异常检测结果，执行所述异常检测结果对应的唤醒操作。

根据本发明提供的一种语音唤醒方法，在所述将所述唤醒语音的音频特征发送至云服务器之前，还包括：

提取多个语音样本的音频特征样本，每个所述音频特征样本均带有标注信息；

将多个所述音频特征样本输入初始异常检测网络，得到多个所述音频特征样本的异常预测结果；

根据多个所述异常预测结果和多个所述标注信息，更新所述初始异常检测网络的参数，在满足预设条件的情况下，停止更新，得到所述唤醒异常检测模型。

根据本发明提供的一种语音唤醒方法，所述异常预测结果是基于标注信息为真实类别标注的所述音频特征样本得到的，所述根据多个所述异常预测结果和多个所述标注信息，更新所述初始异常检测网络的参数，包括：

基于多个所述异常预测结果和预设特征中心构建目标函数；

对所述目标函数进行最小化处理，得到最小化处理结果，以根据所述最小化处理结果更新所述深度支持向量描述网络的参数。

根据本发明提供的一种语音唤醒方法，所述初始异常检测网络为深度支持向量描述网络，所述基于多个所述异常预测结果和预设特征中心构建目标函数，包括：

当所述深度支持向量描述网络进行预设次数的迭代时，对所述深度支持向量描述网络对应的半径参数进行更新，得到更新后的半径参数；

基于更新后的半径参数、所述预设特征中心和所述异常预测结果，确定所述目标函数。

根据本发明提供的一种语音唤醒方法，所述预置可疑置信度区间通过以下步骤得到，包括：

将多个预选唤醒语音的音频特征输入唤醒模型，得到多个所述预选唤醒语音的打分结果；