[发明专利]一种语音检测模型构建和语音识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种语音检测模型构建和语音识别方法、装置及电子设备，方法包括：获取通话语音样本集；对语音样本集中的语音样本进行文本转化得到文本集；对文本集进行目标静态特征提取并将提取到的目标静态特征转换得到目标静态特征向量；利用文本集中的训练文本集以及每一个训练文本对应的目标静态特征向量对预设检测模型进行训练，得到语音检测模型；获取待检测通话语音数据；利用语音检测模型对待检测通话语音数据对应的目标静态特征进行检测，根据检测结果判定待检测通话语音数据的类型。本发明通过语音检测模型判断通话语音是否为诈骗电话，对用户实时提示告警，并将诈骗电话号码加入黑名单，提高了防范的便利性以及智能化程度。

技术领域

本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及一种语音检测模型构建和语音识别方法、装置及电子设备。

背景技术

大多传统的诈骗电话的防范只是通过日常普及教育，或是开通运营商高频骚扰电话防护的业务，防范方式较复杂、智能化程度较低；故亟待提出一种新的诈骗语音识别方法以提高防范的便利性以及智能化程度。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有对大多传统的诈骗电话的防范方式较复杂且智能化程度较低的缺陷，从而提供一种语音检测模型构建和语音识别方法、装置及电子设备。

根据第一方面，本发明实施例公开了一种语音检测模型构建方法，所述方法包括：获取通话语音样本集，所述通话语音样本集包括正常通话语音样本和非正常通话语音样本；对所述通话语音样本集中的通话语音样本进行文本转化得到对应的文本集；对所述文本集进行目标静态特征提取并将提取到的目标静态特征进行向量转换得到目标静态特征向量；利用所述文本集中的训练文本集以及训练文本集中每一个训练文本对应的目标静态特征向量对预设检测模型进行训练，得到语音检测模型。

可选地，利用所述文本集中的训练文本集以及训练文本集中每一个训练文本对应的目标静态特征向量对预设检测模型进行训练，得到语音检测模型之后，所述方法还包括：利用所述文本集中的测试文本集对所述语音检测模型进行准确性测试；当准确性测试结果不满足要求，重新确定所述文本集中用于训练的训练文本集的文本数量并重新进行训练，直至训练得到的语音检测模型的准确性满足要求。

可选地，对所述通话语音样本集中的通话语音样本进行文本转化得到对应的文本集，包括：对所述通话语音样本集中的通话语音样本进行预处理；对预处理后的语音进行语音建模，得到发音序列；提取所述发音序列中的表达语言含义的特征信息；根据所述特征信息进行最小文本单元识别；利用预设组合条件对识别出的最小文本单元进行组合操作得到文本集。

根据第二方面，本发明实施例公开了一种语音识别方法，所述方法包括：获取待检测通话语音数据；将所述待检测通话语音数据转换为文本数据并进行目标静态特征提取；利用语音检测模型对所述待检测通话语音数据对应的目标静态特征进行检测，所述语音检测模型为利用如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的语音检测模型构建方法构建得到；根据所述语音检测模型的检测结果判定所述待检测通话语音数据的类型。

可选地，所述方法还包括：若所述待检测通话语音数据的类型为非正常通话语音，向用户发送告警信息并将所述待检测通话语音数据所属的手机号加入黑名单。

可选地，所述方法还包括：当检测到通话请求时，对所述通话请求对应的手机号进行检测；当检测到手机号在所述黑名单中，停止响应所述通话请求；当检测到手机号不在所述黑名单中，响应所述通话请求并利用所述语音检测模型对通话过程进行检测。