【技术实现步骤摘要】
本申请涉及语言识别，尤其涉及一种语言识别模型的交互信息处理方法。
技术介绍
1、随着人工智能的不断发展，语音识别技术已经被广泛应用于课堂教学、智能家居、语音助手、车载系统等多个领域。语言识别模型能够处理多种语言，并在不同环境下保持较高的识别准确率。目前，现有的语音识别技术在处理复杂或模糊的语言输入时表现不佳。
2、综上所述，现有技术中存在由于用户个体差异和复杂语言环境，导致语音识别准确率低的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种语言识别模型的交互信息处理方法，用以解决现有技术中存在由于用户个体差异和复杂语言环境，导致语音识别准确率低的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种语言识别模型的交互信息处理方法，其中，所述方法包括：获取目标语言识别模型的输入目标用户，其中，所述输入目标用户至少包括一个用户；采集所述输入目标用户的语言识别样本，进行高频识别误差词组分析，输出高频混淆概率大于预设概率的第一混淆映射词组，其中，所述第一混淆映射词组包含多个混淆词；获取所述语言识别样本的语言转换场景特征样本；基于所述语言转换场景特征样本与所述语言识别样本对所述第一混淆映射词组进行关联场景和关联上下文词汇识别，建立多个混淆识别模态；基于所述多个混淆识别模态构建混淆识别机制，当所述目标语言识别模型触发混淆识别机制，基于所述多个混淆识别模态进行混淆词汇识别，输出转换文字；基于所述转换文字进行语义识别，输出语义识别结果。
3、本申请中提供的一个或多个技
4、通过获取目标语言识别模型的输入目标用户，其中，所述输入目标用户至少包括一个用户；采集所述输入目标用户的语言识别样本，进行高频识别误差词组分析，输出高频混淆概率大于预设概率的第一混淆映射词组，其中，所述第一混淆映射词组包含多个混淆词；获取所述语言识别样本的语言转换场景特征样本；基于所述语言转换场景特征样本与所述语言识别样本对所述第一混淆映射词组进行关联场景和关联上下文词汇识别，建立多个混淆识别模态；基于所述多个混淆识别模态构建混淆识别机制，当所述目标语言识别模型触发混淆识别机制，基于所述多个混淆识别模态进行混淆词汇识别，输出转换文字；基于所述转换文字进行语义识别，输出语义识别结果。也就是说，通过采集目标用户的语音识别样本，进行高频识别误差词组分析，建立多个混淆识别模态，达到了提高语音识别准确率的技术效果。
5、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，采集所述输入目标用户的语言识别样本，进行高频识别误差词组分析，输出高频混淆概率大于预设概率的第一混淆映射词组，包括：
3.如权利要求2所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，对所述多组误差样本进行高频混淆概率识别，输出多组误差词组，且任一误差词组具有标识高频混淆概率的标识信息，包括：
4.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，基于所述语言转换场景特征样本与所述语言识别样本对所述第一混淆映射词组进行关联场景和关联上下文词汇识别，建立多个混淆识别模态，包括：
5.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，基于所述多个混淆识别模态构建混淆识别机制，当所述目标语言识别模型触发混淆识别机制，基于所述多个混淆识别模态进行混淆词汇识别，输出转换文字，包括：
6.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，所述方法
7.如权利要求6所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，根据所述多个用户声纹特征构建多用户混淆激活机制，进行所述多个混淆识别机制的启动控制，包括：
8.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，采集所述输入目标用户的语言识别样本，进行高频识别误差词组分析，输出高频混淆概率大于预设概率的第一混淆映射词组，包括：
3.如权利要求2所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，对所述多组误差样本进行高频混淆概率识别，输出多组误差词组，且任一误差词组具有标识高频混淆概率的标识信息，包括：
4.如权利要求1所述的一种语言识别模型的交互信息处理方法，其特征在于，基于所述语言转换场景特征样本与所述语言识别样本对所述第一混淆映射词组进行关联场景和关联上下文词...
【专利技术属性】
技术研发人员：何福男，冯国铜，张璠争，郝敬锋，丁云鹏，罗颖，
申请(专利权)人：苏州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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