语音数据处理方法、装置及家电设备制造方法及图纸

本申请公开了一种语音数据处理方法、装置及家电设备，其中，所述方法包括：获取语音数据；如果本地的第一语音识别模型不能识别所述语音数据对应的指令意图，则将所述语音数据确定为黑名单语音数据；将所述黑名单语音数据上传至服务端，并获取由所述服务端发送的第二语音识别模型，所述第二语音识别模型由所述服务端根据所述黑名单语音数据对所述第一语音识别模型进行训练得到；将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型存储在本地。通过本申请提供的技术方案能够提高家电设备针对语音指令的识别效率。音指令的识别效率。音指令的识别效率。

【技术实现步骤摘要】
语音数据处理方法、装置及家电设备


[0001]本申请属于语音数据处理
，尤其涉及一种语音数据处理方法、装置及家电设备。

技术介绍

[0002]智慧家居是未来家电设备的一大发展趋势，而实现智慧家居的一个重要方面是用户可以直接通过语音指令实现对家电设备的控制。目前，家电设备的离线语音指令均为固定说法，当用户基于相同的意图换一种说法时，家电设备无法识别，这无疑大大降低了家电设备针对语音指令的识别效率。基于此，如何提高家电设备针对语音指令的识别效率是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请的实施例提供了一种语音数据处理方法、装置及家电设备，进而至少在一定程度上可以提高家电设备针对语音指令的识别效率。
[0004]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种语音数据处理方法，所述方法执行于家电设备端，所述方法包括：获取语音数据；如果本地的第一语音识别模型不能识别所述语音数据对应的指令意图，则将所述语音数据确定为黑名单语音数据，并保存至语音识别记录库中，所述语音识别记录库中记录有在历史上的黑名单语音数据；将所述语音识别记录库中记录的黑名单语音数据上传至服务端，并获取由所述服务端发送的第二语音识别模型，所述第二语音识别模型由所述服务端根据所述语音黑名单库中记录的黑名单语音数据对所述第一语音识别模型进行训练得到；将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型存储在本地。
[0006]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：如果本地的第一语音识别模型能够识别所述语音数据对应的指令意图，则将所述语音数据作为白名单语音数据，并保存至所述语音识别记录库中，所述语音识别记录库中还记录有在历史上的白名单语音数据；将所述语音识别记录库中记录的白名单语音数据上传至所述服务端。
[0007]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：如果本地的第一语音识别模型识别到的所述语音数据对应的指令意图为错误指令意图，则将所述语音数据确定为黑名单语音数据，并保存至所述语音识别记录库中。
[0008]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述将所述语音识别记录库中记录的黑名单语音数据上传至服务端，包括：在检测到所述家电设备与网络连通时，将所述语音识别记录库中记录的黑名单语音数据上传至所述服务端。
[0009]在本申请第一方面的实施例中，家电设备通过获取由所述服务端根据所述语音黑名单库中记录的黑名单语音数据对所述第一语音识别模型进行训练得到的第二语音识别
模型，并将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型存储在本地，可以利用服务端的计算资源，基于所述黑名单语音数据更好的训练所述第一语音识别模型，使得得到的第二语音识别模型具备更强的语音识别能力，从而间接增强所述家电设备的语音识别能力，进一步使得离线语音说法不再是固定指令词说法，而是自由说法。故能够提高家电设备针对语音指令的识别效率，同时提高用户体验。
[0010]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种语音数据处理方法，所述方法执行于服务端，所述方法包括：获取由各个家电设备上传的黑名单语音数据，所述黑名单语音数据包括所述家电设备的第一语音识别模型不能识别指令意图的语音数据；通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图；基于所述黑名单语音数据和所述识别到的指令意图对所述第一语音识别模型进行训练，得到第二语音识别模型；将所述第二语音识别模型发送至各个家电设备，以使得所述家电设备将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型。
[0011]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述黑名单语音数据还包括所述家电设备的第一语音识别模型识别出错误指令意图的语音数据。
[0012]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图，包括：通过在线语音识别引擎将所述黑名单语音数据转化为语音文本；识别所述语音文本对应的语义，作为所述黑名单语音数据对应的指令意图。
[0013]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图，包括：获取由各个家电设备上传的白名单语音数据，所述白名单语音数据为所述家电设备的第一语音识别模型能够识别指令意图的语音数据；统计所述黑名单语音数据与所述白名单语音数据之间的比例值；如果所述比例值超过预定比例阈值，则通过所述在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图。
[0014]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述黑名单语音数据和所述识别到的指令意图对所述第一语音识别模型进行训练，包括：基于所述指令意图，对所述黑名单语音数据进行泛化处理，得到与所述黑名单语音数据相似的相似语音数据；基于所述黑名单语音数据，所述相似语音数据，以及所述识别到的指令意图对所述第一语音识别模型进行训练。
[0015]在本申请第二方面的实施例中，服务端通过在线语音识别引擎识别由各个家电设备上传的黑名单语音数据对应的指令意图，并基于所述黑名单语音数据和所述识别到的指令意图对所述第一语音识别模型进行训练，得到第二语音识别模型，最后将所述第二语音识别模型发送至各个家电设备。使得家电设备可以基于第二语音识别模型识别用户给出的语音指令数据，并且相对于历史上的第一语音识别模型，家电设备能够识别出说法更加多样的语音数据，进而可以间接增强所述家电设备的语音识别能力，故能够提高家电设备针对语音指令的识别效率。
[0016]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种语音数据处理装置，所述装置设置于家电设备端，所述装置包括：第一获取单元，用于获取语音数据；确定单元，用于如果本地的第一语音识别模型不能识别所述语音数据对应的指令意图，则将所述语音数据确定为黑名单语音数据，并保存至语音识别记录库中，所述语音识别记录库中记录有在历史上的黑名单语音数据；上传单元，用于将所述语音识别记录库中记录的黑名单语音数据上传至服务
端，并获取由所述服务端发送的第二语音识别模型，所述第二语音识别模型由所述服务端根据所述语音黑名单库中记录的黑名单语音数据对所述第一语音识别模型进行训练得到；存储单元，用于将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型存储在本地。
[0017]根据本申请实施例的第四方面，提供了一种语音数据处理装置，所述装置设置于服务端，所述装置包括：第二获取单元，用于获取由各个家电设备上传的黑名单语音数据，所述黑名单语音数据包括所述家电设备的第一语音识别模型不能识别指令意图的语音数据；识别单元，用于通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图；训练单元，用于基于所述黑名单语音数据和所述识别到的指令意图对所述第一语音识别模型进行训练，得到第二语音识别模型；发送单元，用于将所述第二语音识别模型发送至各个家电设备，以使得所述家电设备将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音数据处理方法，所述方法执行于家电设备端，其特征在于，所述方法包括：获取语音数据；如果本地的第一语音识别模型不能识别所述语音数据对应的指令意图，则将所述语音数据确定为黑名单语音数据；将所述黑名单语音数据上传至服务端，并获取由所述服务端发送的第二语音识别模型，所述第二语音识别模型由所述服务端根据所述黑名单语音数据对所述第一语音识别模型进行训练得到；将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型存储在本地。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果本地的第一语音识别模型能够识别所述语音数据对应的指令意图，则将所述语音数据确定为白名单语音数据；将所述白名单语音数据上传至所述服务端。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果本地的第一语音识别模型识别到的所述语音数据对应的指令意图为错误指令意图，则将所述语音数据确定为黑名单语音数据。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述黑名单语音数据上传至服务端，包括：在检测到所述家电设备与网络连通时，将所述黑名单语音数据上传至所述服务端。5.一种语音数据处理方法，所述方法执行于服务端，其特征在于，所述方法包括：获取由各个家电设备上传的黑名单语音数据，所述黑名单语音数据包括所述家电设备的第一语音识别模型不能识别指令意图的语音数据；通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图；基于所述黑名单语音数据和所述识别到的指令意图对所述第一语音识别模型进行训练，得到第二语音识别模型；将所述第二语音识别模型发送至各个家电设备，以使得所述家电设备将所述第二语音识别模型作为新的第一语音识别模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述黑名单语音数据还包括所述家电设备的第一语音识别模型识别出错误指令意图的语音数据。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图，包括：通过在线语音识别引擎将所述黑名单语音数据转化为语音文本；识别所述语音文本对应的语义，作为所述黑名单语音数据对应的指令意图。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过在线语音识别引擎识别所述黑名单语音数据对应的指令意图，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李裕兴，席红艳，霍伟明，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：