本技術(shù)涉及計算機，尤其涉及一種語音識別方法、裝置、語音識別設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能家居已成為現(xiàn)代家庭生活的重要組成部分。智能空調(diào)、智能照明和智能安防等設(shè)備通過語音交互，為用戶提供了便捷的控制和服務(wù)。

2、然而，現(xiàn)有的語音識別系統(tǒng)無法適應(yīng)多變的家庭環(huán)境及用戶需求，無法提供用戶滿意的語音識別結(jié)果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題或者至少部分地解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)提供了一種語音識別方法、裝置、語音識別設(shè)備及存儲介質(zhì)。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種語音識別方法，包括：

3、獲取用戶的輸入的語音信號，基于所述語音信號確定語音信號特征；

4、獲取多個預(yù)設(shè)的語音識別模式影響因子對應(yīng)的語音識別影響數(shù)據(jù)；

5、根據(jù)多個所述語音識別影響數(shù)據(jù)在多個預(yù)設(shè)候選語音模式中確定目標(biāo)語音識別模式；

6、利用所述目標(biāo)語音識別模式對所述語音信號特征進(jìn)行語音識別，得到語音識別結(jié)果。

7、可選地，根據(jù)多個所述語音識別影響數(shù)據(jù)在多個預(yù)設(shè)候選語音模式中確定目標(biāo)語音識別模式，包括：

8、根據(jù)多個所述語音識別影響數(shù)據(jù)及關(guān)于各所述語音識別模式影響因子的綜合效用函數(shù)確定最優(yōu)模式選擇變量；

9、根據(jù)所述最優(yōu)模式選擇變量確定所述目標(biāo)語音識別模式。

10、可選地，根據(jù)多個所述語音識別影響數(shù)據(jù)及關(guān)于各所述語音識別模式影響因子的綜合效用函數(shù)確定最優(yōu)模式選擇變量，包括：

11、將各所述語音識別影響數(shù)據(jù)輸入所述綜合效用函數(shù)；

12、計算使所述綜合效用函數(shù)最大化的最優(yōu)模式選擇變量。

13、可選地，根據(jù)所述最優(yōu)模式選擇變量確定所述目標(biāo)語音識別模式，包括：

14、獲取語音識別模式選擇時考慮的約束條件；

15、根據(jù)所述最優(yōu)模式選擇變量及所述約束條件確定所述目標(biāo)語音識別模式。

16、可選地，根據(jù)所述最優(yōu)模式選擇變量及所述約束條件確定所述目標(biāo)語音識別模式，包括：

17、若所述最優(yōu)模式選擇變量對應(yīng)離線模式且設(shè)備的計算能力大于或等于離線模式所需的最小計算能力，確定所述目標(biāo)語音識別模式為離線模式；

18、若所述最優(yōu)模式選擇變量對應(yīng)在線模式且當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬大于或等于在線模式所需的最小網(wǎng)絡(luò)帶寬，確定所述目標(biāo)語音識別模式為在線模式；

19、否則，確定所述目標(biāo)語音識別模式為混合模式。

20、可選地，在目標(biāo)語音識別模式為混合模式的情況下，利用所述目標(biāo)語音識別模式對所述語音信號特征進(jìn)行語音識別，得到語音識別結(jié)果，包括：

21、對所述語音信號特征分別進(jìn)行離線語音識別和在線語音識別，得到離線識別結(jié)果、離線識別置信度、在線識別結(jié)果及在線識別置信度；

22、對所述離線識別置信度及所述在線識別置信度進(jìn)行歸一化處理，得到離線識別置信度權(quán)重及在線識別置信度權(quán)重；

23、獲取離線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第一離線預(yù)測概率；以及，在線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第一在線預(yù)測概率；

24、針對所述語音信號特征中的每個指令特征，基于所述第一離線預(yù)測概率、所述第一在線預(yù)測概率、所述離線識別置信度權(quán)重及在線識別置信度權(quán)重計算融合概率；

25、若所述離線識別結(jié)果與所述在線識別結(jié)果存在部分重合，在所述離線識別結(jié)果及所述在線識別結(jié)果中，選擇使所述融合概率最大的詞序列作為所述語音識別結(jié)果。

26、可選地，在目標(biāo)語音識別模式為混合模式的情況下，利用所述目標(biāo)語音識別模式對所述語音信號特征進(jìn)行語音識別，得到語音識別結(jié)果，還包括：

27、若所述離線識別結(jié)果與所述在線識別結(jié)果不存在部分重合，獲取離線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第二離線預(yù)測概率；以及，在線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第二在線預(yù)測概率；

28、基于所述第二離線預(yù)測概率及所述第二在線預(yù)測概率計算聯(lián)合后驗概率；

29、基于所述聯(lián)合后驗概率計算對數(shù)概率；

30、在所述離線識別結(jié)果及所述在線識別結(jié)果中，選擇使對數(shù)概率和最大的詞序列作為最終結(jié)果。

31、第二方面，本技術(shù)提供了一種語音識別裝置，包括：

32、第一獲取模塊，用于獲取用戶的輸入的語音信號，基于所述語音信號確定語音信號特征；

33、第二獲取模塊，用于獲取多個預(yù)設(shè)的語音識別模式影響因子對應(yīng)的語音識別影響數(shù)據(jù)；

34、第一確定模塊，用于根據(jù)多個所述語音識別影響數(shù)據(jù)在多個預(yù)設(shè)候選語音模式中確定目標(biāo)語音識別模式；

35、語音識別模塊，用于利用所述目標(biāo)語音識別模式對所述語音信號特征進(jìn)行語音識別，得到語音識別結(jié)果。

36、可選地，所述第一確定模塊包括：

37、第一確定子模塊，用于根據(jù)多個所述語音識別影響數(shù)據(jù)及關(guān)于各所述語音識別模式影響因子的綜合效用函數(shù)確定最優(yōu)模式選擇變量；

38、第二確定子模塊，用于根據(jù)所述最優(yōu)模式選擇變量確定所述目標(biāo)語音識別模式。

39、可選地，所述第一確定子模塊包括：

40、輸入單元，用于將各所述語音識別影響數(shù)據(jù)輸入所述綜合效用函數(shù)；

41、計算單元，用于計算使所述綜合效用函數(shù)最大化的最優(yōu)模式選擇變量。

42、可選地，所述第二確定子模塊包括：

43、獲取單元，用于獲取語音識別模式選擇時考慮的約束條件；

44、確定單元，用于根據(jù)所述最優(yōu)模式選擇變量及所述約束條件確定所述目標(biāo)語音識別模式。

45、可選地，所述確定單元包括：

46、第一確定子單元，用于若所述最優(yōu)模式選擇變量對應(yīng)離線模式且設(shè)備的計算能力大于或等于離線模式所需的最小計算能力，確定所述目標(biāo)語音識別模式為離線模式；

47、第二確定子單元，用于若所述最優(yōu)模式選擇變量對應(yīng)在線模式且當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬大于或等于在線模式所需的最小網(wǎng)絡(luò)帶寬，確定所述目標(biāo)語音識別模式為在線模式；

48、第三確定子單元，用于若所述最優(yōu)模式選擇變量對應(yīng)離線模式且設(shè)備的計算能力小于離線模式所需的最小計算能力，和/或，若所述最優(yōu)模式選擇變量對應(yīng)在線模式且當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬小于在線模式所需的最小網(wǎng)絡(luò)帶寬，確定所述目標(biāo)語音識別模式為混合模式。

49、可選地，在目標(biāo)語音識別模式為混合模式的情況下，所述語音識別模塊包括：

50、識別子模塊，用于對所述語音信號特征分別進(jìn)行離線語音識別和在線語音識別，得到離線識別結(jié)果、離線識別置信度、在線識別結(jié)果及在線識別置信度；

51、歸一化處理子模塊，用于對所述離線識別置信度及所述在線識別置信度進(jìn)行歸一化處理，得到離線識別置信度權(quán)重及在線識別置信度權(quán)重；

52、第一獲取子模塊，用于獲取離線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第一離線預(yù)測概率；以及，在線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第一在線預(yù)測概率；

53、第一計算子模塊，用于針對所述語音信號特征中的每個指令特征，基于所述第一離線預(yù)測概率、所述第一在線預(yù)測概率、所述離線識別置信度權(quán)重及在線識別置信度權(quán)重計算融合概率；

54、第一選擇子模塊，用于若所述離線識別結(jié)果與所述在線識別結(jié)果存在部分重合，在所述離線識別結(jié)果及所述在線識別結(jié)果中，選擇使所述融合概率最大的詞序列作為所述語音識別結(jié)果。

55、可選地，在目標(biāo)語音識別模式為混合模式的情況下，所述語音識別模塊還包括：

56、第二獲取子模塊，用于若所述離線識別結(jié)果與所述在線識別結(jié)果不存在部分重合，獲取離線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第二離線預(yù)測概率；以及，在線語音識別模型對所述語音信號特征中每個指令特征進(jìn)行預(yù)測的第二在線預(yù)測概率；

57、第二計算子模塊，用于基于所述第二離線預(yù)測概率及所述第二在線預(yù)測概率計算聯(lián)合后驗概率；

58、第三計算子模塊，用于基于所述聯(lián)合后驗概率計算對數(shù)概率；

59、第二選擇子模塊，用于在所述離線識別結(jié)果及所述在線識別結(jié)果中，選擇使對數(shù)概率和最大的詞序列作為最終結(jié)果。

60、第三方面，本技術(shù)提供了一種語音識別設(shè)備，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

61、存儲器，用于存放計算機程序；

62、處理器，用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時，實現(xiàn)第一方面任一所述的語音識別方法。

63、第四方面，本技術(shù)提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有語音識別方法的程序，所述語音識別方法的程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面任一所述的語音識別方法的步驟。

64、本技術(shù)實施例提供的上述技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點：

65、本技術(shù)實施例可以根據(jù)多個預(yù)設(shè)的語音識別模式影響因子對應(yīng)的語音識別影響數(shù)據(jù)，在多個預(yù)設(shè)候選語音模式中確定目標(biāo)語音識別模式，并利用目標(biāo)語音識別模式對語音信號特征進(jìn)行語音識別，可以通過綜合考慮多個語音識別模式影響因子，以適應(yīng)多變的應(yīng)用場景，為不同應(yīng)用場景確定與之匹配的目標(biāo)語音識別模式進(jìn)行語音識別，進(jìn)而，提供快速、準(zhǔn)確的語音響應(yīng)，減少延遲和誤識別，提供用戶滿意的語音識別結(jié)果，提高智能家居設(shè)備的用戶滿意度。