【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车载语音，尤其涉及一种语音识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着自然语言理解(natural language understanding，nlu)的发展，nlu模型已广泛应用于车载智能助手中。车载智能助手通过多个nlu模型识别用户语音，然后生成相应的回复，实现与用户的对话。
2、为了避免同一用户语音同时使用多个nlu模型进行处理产生冲突，目前，在语音云端配置了相应规则，如预设规则，该规则能针对不同的用户语音类型，由技术人员通过测试预先从多个nlu模型中选择固定的nlu模型来识别该类用户语音。
3、但是，上述规则的配置方式中，若通过规则反馈的回答违背了用户意图，则需要在空闲时间由人工重新测试调整，无法及时调整，影响了用户的使用体验。
4、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种语音识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术若通过相应规则反馈的回答违背了用户意图，则需要在空闲时间由人工重新测试调整，无法及时调整，影响了用户的使用体验的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种语音识别方法，所述方法包括以下步骤：
3、在接收到当前语音信息时，基于预设规则从多个nlu模型中选取目标nlu模型；
4、通过所述目标nlu模型对所述当前语音信息进行识别，获得识别结果；
5、根据所
6、判断所述识别结果是否与所述用户意图匹配；
7、若否，则对所述预设规则进行调整，直至获得的识别结果与所述用户意图匹配。
8、可选地，所述在接收到当前语音信息时，基于预设规则从多个nlu模型中确定目标nlu模型的步骤之前，还包括：
9、获取语音数据样本；
10、调用所述预设规则中配置的各nlu模型识别所述语音数据样本，获得所述各nlu模型的识别结果；
11、根据所述识别结果确定所述各nlu模型的优先级指标，并通过所述优先级指标确定所述各nlu模型的优先级；
12、相应地，若否，则对所述预设规则进行调整，直至获得的识别结果与所述用户意图匹配的步骤，包括：
13、若否，则对所述预设规则进行调整，将所述预设规则中当前选择的nlu模型切换为下一优先级的nlu模型，直至获得的识别结果与所述用户意图匹配。
14、可选地，所述语音数据样本包括正例样本和反例样本，所述优先级指标包括第一优先级指标和第二优先级指标；
15、所述根据所述识别结果确定所述各nlu模型的优先级的步骤，包括：
16、从所述识别结果中确定所述各nlu模型预测所述正例样本和所述反例样本为正例的第一样本数，并确定所述第一样本数中属于所述正例样本的第二样本数；
17、根据所述第一样本数与所述正例样本和所述反例样本的样本总数确定所述各nlu模型的第一优先级指标；
18、根据所述第二样本数与所述正例样本的数目确定所述各nlu模型的第二优先级指标。
19、可选地，所述通过所述优先级指标确定所述各nlu模型的优先级的步骤，包括：
20、根据所述第一优先级指标和所述第二优先级估指标确定所述各nlu模型的调和平均值；
21、基于所述调和平均值的取值范围确定所述各nlu模型的优先级。
22、可选地，所述根据所述当前语音信息确定用户意图的步骤，包括：
23、判断是否存在与所述当前语音信息存在关联的历史语音信息；
24、若存在，则根据所述历史语音信息所属的意图类别预测所述当前语音信息属于各预设意图类别的概率；
25、将所述各预设意图类别中概率最大的目标意图类别作为用户意图。
26、可选地，所述判断是否存在所述当前语音信息的历史语音信息的步骤之后，还包括：
27、若不存在，则对所述当前语音信息进行文本识别，获得文本信息；
28、识别出所述文本信息中的多个领域关键词和多个动作关键词；
29、基于所述多个领域关键词和所述多个动作关键词确定所述文本信息的多个意图信息；
30、确定所述多个意图信息的概率得分，并将概率得分最高的意图信息作为用户意图。
31、可选地，所述通过预设规则识别接收到的当前语音信息，获得识别结果的步骤，包括：
32、提取所述当前语音信息的语义信息；
33、基于所述语义信息对所述当前语音信息进行语义拒识判断；
34、若所述当前语音信息未被判定为语义拒识，则通过所述目标nlu模型对所述当前语音信息进行识别，获得识别结果。
35、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种语音识别装置，所述装置包括：
36、语音识别模块，用于通过预设规则识别接收到的当前语音信息，获得识别结果，所述预设规则中配置的各nlu模型存在优先级；
37、意图确定模块，用于根据所述当前语音信息确定用户意图；
38、结果匹配模块，用于判断所述识别结果是否与所述用户意图匹配；
39、规则调整模块，用于若否，则对所述预设规则进行调整，直至获得的识别结果与所述用户意图匹配。
40、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种语音识别设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的语音识别程序，所述语音识别程序配置为实现如上文所述的语音识别方法的步骤。
41、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有语音识别程序，所述语音识别程序被处理器执行时实现如上文所述的语音识别方法的步骤。
42、本专利技术提供了一种语音识别方法、装置、设备及存储介质，该方法通过在接收到当前语音信息时，基于预设规则从多个nlu模型中确定目标nlu模型；通过所述目标nlu模型对所述当前语音信息进行识别，获得识别结果；根据当前语音信息确定用户意图；判断识别结果是否与用户意图匹配；若否，则对所述预设规则进行调整，直至获得的识别结果与所述用户意图匹配。本专利技术通过在目标nlu模型对当前用户语音进行识别获得的识别结果与用户意图不匹配时，能够及时自动对预设规则进行调整，无需在空闲时间由人工重新测试调整预设规则便能够使识别结果与用户意图匹配，有效提高了用户的使用体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，所述在接收到当前语音信息时，基于预设规则从多个NLU模型中确定目标NLU模型的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的语音识别方法，其特征在于，所述语音数据样本包括正例样本和反例样本，所述优先级指标包括第一优先级指标和第二优先级指标；
4.如权利要求3所述的语音识别方法，其特征在于，所述通过所述优先级指标确定所述各NLU模型的优先级的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，所述根据所述当前语音信息确定用户意图的步骤，包括：
6.如权利要求5所述的语音识别方法，其特征在于，所述判断是否存在所述当前语音信息的历史语音信息的步骤之后，还包括：
7.如权利要求1至6任一项所述的语音识别方法，其特征在于，所述通过所述目标NLU模型对所述当前语音信息进行识别，获得识别结果的步骤，包括：
8.一种语音识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种语音识别设备，其特征在于，所述设备
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有语音识别程序，所述语音识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的语音识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，所述在接收到当前语音信息时，基于预设规则从多个nlu模型中确定目标nlu模型的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的语音识别方法，其特征在于，所述语音数据样本包括正例样本和反例样本，所述优先级指标包括第一优先级指标和第二优先级指标；
4.如权利要求3所述的语音识别方法，其特征在于，所述通过所述优先级指标确定所述各nlu模型的优先级的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，所述根据所述当前语音信息确定用户意图的步骤，包括：
6.如权利要求5所述的语音识别方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，罗剑，刘占杰，
申请(专利权)人：浙江极氪智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。