一種語音識別系統(tǒng)的制作方法

本發(fā)明涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種可以進(jìn)行在線領(lǐng)域擴展的語音識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

漢語不是拼讀語言，如果沒有上下文信息難以直接從音斷定對應(yīng)的漢字。傳統(tǒng)的語音識別使用預(yù)先生成的靜態(tài)解碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解碼，并且該解碼網(wǎng)絡(luò)通常是從音素直接映射為詞語。該解碼網(wǎng)絡(luò)融合了要識別的音頻內(nèi)容的詞語的概率分布信息。這樣導(dǎo)致識別器從一個領(lǐng)域切換到另外一個領(lǐng)域時，性能會急劇下降，另外一些術(shù)語和新詞可能總是無法正確識別。為了支持多個領(lǐng)域的識別，通常用一個模型來同時建模多個領(lǐng)域的詞語的概率分布信息。這導(dǎo)致該模型概率分布比較平均(這意味著識別性能通常也比較平均)，并且模型比較龐大。為了支持新詞或者術(shù)語的識別，必須重新訓(xùn)練模型和構(gòu)造識別器。這是非常耗費時間和資源的。

有鑒于上述的缺陷，本設(shè)計人，積極加以研究創(chuàng)新，以期創(chuàng)設(shè)一種可以進(jìn)行在線領(lǐng)域擴展的語音識別系統(tǒng)，使其更具有產(chǎn)業(yè)上的利用價值。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種可以進(jìn)行在線領(lǐng)域擴展，從而可快速提高特定領(lǐng)域的識別性能的語音識別系統(tǒng)。

本發(fā)明的語音識別系統(tǒng)，包括

-基于聲學(xué)模型到拼音映射網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)識別器，用于將語音映射為由多個候選拼音序列組織成的網(wǎng)絡(luò)；

-多個并列的針對不同應(yīng)用領(lǐng)域的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器，用于分別與由多個候選拼音序列組織成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合，得到多個最佳詞序列及置信度；

-綜合決策單元，用于接收多個最佳詞序列及置信度，然后根據(jù)置信度再加上預(yù)先給定的先驗知識和規(guī)則以及附加知識，進(jìn)行決策，選擇最佳的詞序列輸出。

進(jìn)一步的，通過調(diào)整拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)，添加新的識別內(nèi)容到已有領(lǐng)域的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器中，更新已有領(lǐng)域的識別內(nèi)容；通過離線構(gòu)造對應(yīng)的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器，然后將擴展內(nèi)容在線添加到基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器中，創(chuàng)建新的應(yīng)用領(lǐng)域的識別內(nèi)容。

進(jìn)一步的，所述基于聲學(xué)模型到拼音映射網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)識別器根據(jù)輸入的音頻特征動態(tài)計算聲學(xué)得分，并在其網(wǎng)絡(luò)上保存有拼音序列的語言模型得分，采用動態(tài)規(guī)劃算法結(jié)合聲學(xué)得分和語言模型得分，搜索得分最高的若干拼音序列輸出。

進(jìn)一步的，所述拼音序列的語言模型采用基于長短時記憶單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。

進(jìn)一步的，所述綜合決策單元通過融合識別置信度、先驗知識和預(yù)設(shè)規(guī)則以及附加信息來選擇最佳候選詞序列。

進(jìn)一步的，所述先驗知識至少包括所述語音識別系統(tǒng)之外輸入的關(guān)于領(lǐng)域的標(biāo)識信息，或者根據(jù)識別結(jié)果歷史信息得到的領(lǐng)域標(biāo)識信息。

進(jìn)一步的，所述領(lǐng)域標(biāo)識信息為離散的0/1置，或連續(xù)的概率值。

進(jìn)一步的，所述預(yù)設(shè)規(guī)則至少包括根據(jù)音頻長度預(yù)估的詞數(shù)范圍。

進(jìn)一步的，所述附加信息包括根據(jù)超級語言模型得到的關(guān)于識別結(jié)果詞串符合語法規(guī)范的程度度量。

進(jìn)一步的，所述綜合決策單元將所述附加信息和預(yù)設(shè)規(guī)則通過分層加權(quán)的方式和置信度評分一起作為決策準(zhǔn)則來選擇候選詞序列作為最終識別結(jié)果輸出。

借由上述方案，本發(fā)明可以在線動態(tài)地將針對不同領(lǐng)域的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器添加到識別系統(tǒng)中去，可快速提高特定領(lǐng)域的識別性能；可快速定制擴展領(lǐng)域、添加熱詞/新詞、定制領(lǐng)域識別內(nèi)容；同時支持多個領(lǐng)域的識別，并保證其識別性能不下降。

上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，并可依照說明書的內(nèi)容予以實施，以下以本發(fā)明的較佳實施例并配合附圖詳細(xì)說明如后。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的語音識別系統(tǒng)框架圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

參見圖1，本發(fā)明一較佳實施例所述的一種語音識別系統(tǒng)，由基本的基于聲學(xué)模型到拼音映射網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)識別器和任意多個針對不同應(yīng)用領(lǐng)域的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器以及一個綜合決策單元共同組成，其中基于聲學(xué)模型到拼音映射網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)識別器用于將語音映射為由多個候選拼音序列組織成的網(wǎng)絡(luò)；各基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器用于分別與由多個候選拼音序列組織成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合，得到多個最佳詞序列及置信度；綜合決策單元用于接收多個最佳詞序列及置信度，然后根據(jù)置信度再加上預(yù)先給定的先驗知識和規(guī)則以及附加知識，進(jìn)行決策，選擇最佳的詞序列輸出。

本發(fā)明的針對不同領(lǐng)域的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器可以在線動態(tài)添加到識別系統(tǒng)中去，從而可快速提高特定領(lǐng)域的識別性能。本發(fā)明中，各基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器是并列的，可以快速擴展。具體的，通過調(diào)整拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)，添加新的識別內(nèi)容到已有領(lǐng)域的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器中，更新已有領(lǐng)域的識別內(nèi)容；通過離線構(gòu)造對應(yīng)的基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器，然后將擴展內(nèi)容在線添加到基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器中，創(chuàng)建新的應(yīng)用領(lǐng)域的識別內(nèi)容。具體應(yīng)用時，對已有領(lǐng)域的識別內(nèi)容進(jìn)行更新，比如新詞/熱詞的添加，只需要調(diào)整拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)，無需涉及聲學(xué)模型和基本識別器的調(diào)整；新的應(yīng)用領(lǐng)域識別內(nèi)容的添加，比如：家居控制，車載導(dǎo)航等，只需要離線構(gòu)造對應(yīng)的拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)，然后可以在線添加到識別系統(tǒng)中，從而不影響已有領(lǐng)域的識別進(jìn)程。

本發(fā)明中基于聲學(xué)模型到拼音映射網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)識別器根據(jù)輸入的音頻特征動態(tài)計算聲學(xué)得分，并在其網(wǎng)絡(luò)上保存有拼音序列的語言模型得分，采用動態(tài)規(guī)劃算法結(jié)合聲學(xué)得分和語言模型得分，搜索得分最高的若干拼音序列輸出，且拼音序列的語言模型采用基于長短時記憶單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。

本發(fā)明中的上述各網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)中具體表現(xiàn)為一個加權(quán)有限狀態(tài)自動機(WFST，Weighted Finite State Transducers)。通過該自動機可以把輸入的序列映射為另外的序列。在基于聲學(xué)模型到拼音映射網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)識別器中，該網(wǎng)絡(luò)上保存了拼音序列的語言模型得分，在解碼過程中，根據(jù)輸入的音頻特征動態(tài)計算聲學(xué)得分，采用動態(tài)規(guī)劃算法在該WFST網(wǎng)絡(luò)中結(jié)合聲學(xué)得分和語言模型得分，搜索得分最高的若干拼音序列作為多候選結(jié)果輸出。

具體實施時，拼音語言模型可以采用基于長短時記憶(LSTM，Long-short Term Memory)單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN，Recurrent Neural Network)進(jìn)行建模，這樣加強了拼音上下文的關(guān)聯(lián)，提高了拼音多候選識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明中，基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器其輸入是表示多候選拼音序列的網(wǎng)絡(luò)和拼音到詞語的映射網(wǎng)絡(luò)，輸出是最佳詞序列及其之置信度指標(biāo)。多候選拼音序列網(wǎng)絡(luò)可以表示為一個拼音到拼音映射的WFST，而拼音到詞語的映射網(wǎng)絡(luò)也表示成一個WFST，其路徑權(quán)重為拼音序列到詞序列的映射代價。識別過程首先是對兩個WFST進(jìn)行組合生成一個新的WFST，然后從該WFST中搜索得分最高的序列，輸出其詞序列和得分。

在本發(fā)明中，綜合決策單元接收來自多個基于拼音到詞語映射網(wǎng)絡(luò)的特定識別器的輸出，即詞序列及其置信度，然后根據(jù)其置信度再加上預(yù)先給定的先驗知識和規(guī)則以及附加知識，進(jìn)行決策，選擇最佳的詞序列輸出。特定的，所謂的先驗知識至少包括：識別系統(tǒng)之外輸入的關(guān)于領(lǐng)域的標(biāo)識信息，或者根據(jù)識別結(jié)果歷史信息得到的領(lǐng)域標(biāo)識信息。所謂領(lǐng)域標(biāo)識信息可以是離散的0/1置，也可以是連續(xù)的概率值。特定的，所謂的規(guī)則至少包括：根據(jù)音頻長度預(yù)估的詞數(shù)范圍。根據(jù)詞數(shù)范圍，可以排除那些超長或者超短的識別結(jié)果。特定的，所謂附加信息可以包括根據(jù)超級語言模型得到的關(guān)于識別結(jié)果詞串符合語法規(guī)范的程度度量。上述信息和規(guī)則通過分層加權(quán)的方式和置信度評分一起作為決策準(zhǔn)則來選擇候選詞串作為最終識別結(jié)果輸出。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，并不用于限制本發(fā)明，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變型，這些改進(jìn)和變型也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。