[发明专利]分类语种识别方法及装置

权利要求书

1.一种分类语种识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对待识别语音数据进行概率线性语种判别分类，得到判决打分并选择打分高于阈值的语种类别作为候选集；

通过设定支持向量机二分类器对所述候选集中的待识别语音数据的语种差异性特征矢量进行语种判别分类，确定最终语种识别结果。

2.根据权利要求1所述的分类语种识别方法，其特征在于，所述对待识别语音数据进行概率线性语种判别分类，得到判决打分并选择打分高于阈值的语种类别作为候选集，包括：

对待识别语音数据进行概率线性语种判别分类；

根据相应的判决打分，取打分最高和第二高的语种作为候选集。

3.根据权利要求1所述的分类语种识别方法，其特征在于，所述通过设定支持向量机二分类器对所述候选集中的待识别语音数据的语种差异性特征矢量进行语种判别分类，确定最终语种识别结果，包括：

将所述候选集中的待识别语音数据的语种差异性特征矢量输入设定支持向量机二分类器进行语种判别分类；

若所述判别分类的结果为目标语种，则保持原判别结果，否则根据所述候选集更新所述判别结果。

4.根据权利要求3所述的分类语种识别方法，其特征在于，所述若所述判别分类的结果为目标语种，则保持原判别结果，否则根据所述候选集更新所述判别结果，包括：

若所述判别分类的结果为目标语种，则保持原判别结果中判决打分最高的语种为最终语种；

若所述判别分类的结果为非目标语种，则将判决打分第二高的语种更新为最终语种。

5.一种分类语种识别装置，其特征在于，包括：

PLDA判别模块，用于对待识别语音数据进行概率线性语种判别分类，得到判决打分并选择打分高于阈值的语种类别作为候选集；

SVM判别模块，用于通过设定支持向量机二分类器对所述候选集中的待识别语音数据的语种差异性特征矢量进行语种判别分类，确定最终语种识别结果。

6.根据权利要求5所述的分类语种识别装置，其特征在于，所述PLDA判别模块包括：

判别打分单元，用于对待识别语音数据进行概率线性语种判别分类；

候选集组建单元，用于根据相应的判决打分，取打分最高和第二高的语种作为候选集。

7.根据权利要求5所述的分类语种识别装置，其特征在于，所述SVM判别模块包括：

二分类判别单元，用于将所述候选集中的待识别语音数据的语种差异性特征矢量输入设定支持向量机二分类器进行语种判别分类；

识别结果确定单元，用于若所述判别分类的结果为目标语种，则保持原判别结果，否则根据所述候选集更新所述判别结果。

8.根据权利要求7所述的分类语种识别装置，其特征在于，所述识别结果确定单元包括：

结果维持子单元，用于若所述判别分类的结果为目标语种，则保持原判别结果中判决打分最高的语种为最终语种；

结果更新子单元，用于若所述判别分类的结果为非目标语种，则将判决打分第二高的语种更新为最终语种。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的分类语种识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的分类语种识别方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的分类语种识别方法的步骤。