專利名稱：語(yǔ)音模糊檢索方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域和檢索領(lǐng)域，尤其涉及一種語(yǔ)音模糊檢索方法 及裝置。
語(yǔ)音模糊檢索作為多媒體檢索技術(shù)中的一個(gè)分支，與傳統(tǒng)的文本檢索和 音頻檢索不同，它解決的不是文本之于文本庫(kù)的檢索或音頻之于音頻庫(kù)的檢 索，而是音頻之于文本庫(kù)的檢索，即如何根據(jù)用戶提交的一段語(yǔ)音信號(hào)，在 文本庫(kù)中檢索出與之內(nèi)容相關(guān)的文本信息。
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文字內(nèi)容，若利用轉(zhuǎn)換后的文字并 借鑒文本檢索方法，便可實(shí)現(xiàn)音頻之于文本庫(kù)的檢索，然而，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)
不能做到百分之百準(zhǔn)確，特別是對(duì)于口語(yǔ)語(yǔ)音，識(shí)別準(zhǔn)確率通常低于90%， 可以想象，用非準(zhǔn)確的文本來檢索海量文本條目庫(kù)， 一企索結(jié)果是更加不準(zhǔn)確 的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種語(yǔ)音模糊檢索方法及裝置，以解決現(xiàn)有語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)存 在的檢索不準(zhǔn)確的問題。
為此，本發(fā)明實(shí)施例采用如下技術(shù)方案
一種語(yǔ)音模糊檢索方法，包括
利用預(yù)置的聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到 識(shí)別結(jié)果；
背景技術(shù)：
利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行檢索， 得到初選條目；
將所述初選條目與所述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹配，選取匹配度在預(yù)
置的匹配度閾值范圍內(nèi)的精選條目，同時(shí)記錄匹配位置；
計(jì)算精選條目匹配部分文本與所述語(yǔ)音信號(hào)間的后—驗(yàn)概率，利用后—險(xiǎn)概 率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比例選擇若干個(gè)條目作為語(yǔ)音信號(hào)的檢 索結(jié)果。
該方法還包4舌
根據(jù)待檢索的文本條目以音節(jié)、字或詞為索引單元建立所述索引表，用 以進(jìn)行一級(jí)或多級(jí)索引。
該方法還包括
所述語(yǔ)言模型全部或部分利用所述預(yù)置的文本條目庫(kù)訓(xùn)練得到。
所述識(shí)別結(jié)果的形式包括語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的最可能文字串、語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng) 的最有可能的多種文字串，以及語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的詞圖。
所述利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行才企 索得到初選條目的具體過程為
利用預(yù)置的索引表對(duì)識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字/詞進(jìn)行投票，選取投票數(shù)高于 預(yù)置的投票數(shù)閾值的條目作為所述初選條目；
其中，所述投票是指用識(shí)別結(jié)果中的字/詞查找索引表的索引項(xiàng)，查詢到 索引項(xiàng)后，將該索引所包括的每個(gè)條目投票數(shù)都加1。
所述模糊匹配的匹配算法采用基于混淆矩陣的文本間編輯距離動(dòng)態(tài)規(guī)劃 計(jì)算方法，其中，所述混淆矩陣通過訓(xùn)練得到或者預(yù)先設(shè)定，對(duì)替換、插入、 刪除代價(jià)進(jìn)行優(yōu)化。
一種語(yǔ)音模糊檢索裝置，包括
其中:語(yǔ)音信號(hào)獲取單元，用于獲取語(yǔ)音信號(hào)；
識(shí)別單元，用于利用預(yù)置的聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行
語(yǔ)音識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；
;險(xiǎn)索單元，用于利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目 庫(kù)中進(jìn)行-險(xiǎn)索，得到初選條目；
模糊匹配單元，用于將所述初選條目與所述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹 配，選取匹配度在預(yù)置的匹配度閾值范圍內(nèi)的精選條目，并記錄匹配位置；
結(jié)果確定單元，用于計(jì)算精選條目的匹配部分與所述語(yǔ)音信號(hào)間的后驗(yàn) 概率，利用后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比例選擇若干個(gè)條目 作為語(yǔ)音信號(hào)的檢索結(jié)果。
該裝置還包括
索引表建立單元，用于根據(jù)待檢索的預(yù)置的文本條目庫(kù)以音節(jié)、字或詞 為索引單元建立所述索引表，所述索引表用以進(jìn)行一級(jí)或多級(jí)索引。
該裝置還包括
語(yǔ)言模型建立單元，用于利用所述預(yù)置的文本條目庫(kù)訓(xùn)練得到所述語(yǔ)言 模型的部分或全部。
所述檢索單元包括
索引投票子單元，用于利用預(yù)置的索引表對(duì)識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字/詞進(jìn)行 投票，其中，所述投票是指用識(shí)別結(jié)果中的字/詞查找索引表的索引項(xiàng)，查詢 倒索引項(xiàng)后，將該索引所包括的每個(gè)條目投票數(shù)都加1;
初選條目選取子單元，用于選取投票數(shù)高于預(yù)置的投票數(shù)閾值的條目作 為所述初選條目。
可見，本發(fā)明提出了一種全新的語(yǔ)音模糊檢索模式，它通過應(yīng)用相關(guān)的 語(yǔ)言模型、索引投票、字符串模糊匹配、精選條目與語(yǔ)音信號(hào)的后驗(yàn)概率計(jì) 算等步驟，克服了不完全正確的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果對(duì)文本庫(kù)檢索的不利影響，實(shí) 現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)在海量文本條目庫(kù)上的快速準(zhǔn)確;險(xiǎn)索。


圖1為本發(fā)明語(yǔ)音模糊檢索方法流程圖2為本發(fā)明方法實(shí)施例流程圖3為本發(fā)明語(yǔ)音模糊檢索裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明提供的語(yǔ)音模糊檢索方案，在識(shí)別時(shí)加入合適的語(yǔ)言模型以提高 準(zhǔn)確率，在利用識(shí)別結(jié)果作為文本檢索時(shí)進(jìn)行字符串模糊匹配以減小識(shí)別錯(cuò) 誤的影響，并且，計(jì)算候選關(guān)鍵詞為音頻內(nèi)容的后驗(yàn)概率進(jìn)行驗(yàn)證，從而大 幅度提高檢索的準(zhǔn)確性和可靠性。
參見圖1，為本發(fā)明語(yǔ)音模糊檢索方法流程圖，包括以下步驟
S101:利用預(yù)置的聲學(xué)模型以及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí) 別，得到識(shí)別結(jié)果；
S102:利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行 檢索，得到初選條目；
其中，所述預(yù)置的文本條目庫(kù)一般是海量的文本條目庫(kù)，包括大量的文 本條目信息。
S103:將所述初選條目與所述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹配，選取匹配 度在預(yù)置的匹配度閾值范圍內(nèi)的精選條目，同時(shí)記錄匹配位置；
S104:計(jì)算精選條目的匹配部分與所述語(yǔ)音信號(hào)間的后驗(yàn)概率，利用所 述后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比例選擇若干個(gè)條目作為語(yǔ)音 信號(hào)的檢索結(jié)果。
下面結(jié)合具體實(shí)例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)介紹。
參見圖2，為利用語(yǔ)音模糊檢索技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)音檢索海量文本條目庫(kù)的具體 實(shí)施例方法流程圖，包括
S201:獲取用戶輸入的語(yǔ)音信號(hào)；S202:利用預(yù)先建立的聲學(xué)模型以及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ) 音識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；
S203:利用預(yù)置的索引表根據(jù)識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行快速 檢索，得到初選條目；
在開始構(gòu)建語(yǔ)音模糊檢索系統(tǒng)之前，需要預(yù)先建立合適的語(yǔ)音模型和海 量文本條目庫(kù)的索引表。
因?yàn)橐诤Ａ课谋緱l目庫(kù)中檢索包含語(yǔ)音內(nèi)容的文本，所以語(yǔ)音內(nèi)容極 有可能是海量文本條目庫(kù)中存在的，是其中的某個(gè)條目或某個(gè)條目的一部分， 因此，根據(jù)海量文本條目庫(kù)為語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練出的語(yǔ)言模型是應(yīng)用相關(guān)的語(yǔ)言模 型，它能更好地適應(yīng)^^索任務(wù)。
對(duì)于預(yù)置的索引表，它包括兩部分組成索引項(xiàng)以及索引項(xiàng)對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。 本發(fā)明中索引表的索引項(xiàng)為字或詞，索引項(xiàng)對(duì)應(yīng)的內(nèi)容是海量文本條目庫(kù)中 包含該字或詞的文本，通常一個(gè)索引項(xiàng)對(duì)應(yīng)多個(gè)文本。例如，索引項(xiàng)"中"對(duì)應(yīng) 的內(nèi)容包括"中國(guó)共產(chǎn)黨"、"中國(guó)人民共和國(guó)"以及"我們的大中國(guó)"等等。
由此，在S202中對(duì)輸入語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別時(shí)，加入S203中訓(xùn)練的應(yīng)用 相關(guān)的語(yǔ)言模型，可以很好地提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，在S202中得到準(zhǔn)確率高的 識(shí)別結(jié)果。
識(shí)別結(jié)果是語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)解碼后的字符表現(xiàn)形式，常用的形式有輸入語(yǔ) 音信號(hào)對(duì)應(yīng)的最可能文字串(即只有一種識(shí)別結(jié)果，例如"中華人民共和國(guó)")、 最有可能的是N種文字串(即多種識(shí)別結(jié)果，例如3種識(shí)別結(jié)果"中國(guó)共產(chǎn) 黨"、"中國(guó)人民共和國(guó)"以及"我們的大中國(guó)")、語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的詞圖，所謂詞 圖是指以有向無環(huán)圖的方式表示所有可能的文字串，詞圖是最高效的識(shí)別結(jié) 果表現(xiàn)形式，它包含的信息量也是最豐富的。
在S203中，對(duì)S202中得到的識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字/詞，利用預(yù)置的索 引表進(jìn)行索引投票。所謂投票也就是說，用識(shí)別結(jié)果中的字/詞查找索引表的 索引項(xiàng)，查詢倒索引項(xiàng)后，對(duì)應(yīng)的文本投票數(shù)加1。例如，識(shí)別結(jié)果中包含"中" 字，則所有包含"中"的文本，如中國(guó)共產(chǎn)黨"、"中國(guó)人民共和國(guó)"以及"我們的大中國(guó)"等對(duì)應(yīng)的投票數(shù)加1。投票數(shù)越高的文本，與識(shí)別結(jié)果的匹配程度越 高。保留投票數(shù)高于鬧值的文本作為初選條目。
S204:對(duì)初選條目與識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹配，依據(jù)匹配度從高到 低排序匹配的條目，且只保留匹配度在匹配度閾值范圍內(nèi)的精選條目；
由于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不能保證百分百的正確率，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果中存在一定 的錯(cuò)誤，而且，索引表只記錄了文本中含有那些字/詞，并沒有字/詞的位置信 息，因此索引出的初選條目不能直接作為檢索結(jié)果。
因此，利用字符串模糊匹配技術(shù)，得到初選條目與識(shí)別結(jié)果中的匹配度。 相對(duì)于字符串精度匹配而言，模糊匹配允許子串與主串不完全相同。目前字 符串模糊匹配的兩個(gè)主要方法是位向量方法和過濾方法，本發(fā)明可以采用現(xiàn) 有的方法進(jìn)行。最簡(jiǎn)單的模糊匹配算法是基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的編輯距離，匹配中 存在刪除、插入和替代三種錯(cuò)誤，每種錯(cuò)誤可以依據(jù)實(shí)際應(yīng)用定義不同的錯(cuò) 誤代價(jià)，對(duì)于正確匹配的部分，通常定義錯(cuò)誤代價(jià)為零。本發(fā)明中，識(shí)別結(jié) 果和海量文本條目庫(kù)中的文本都可以看作是某種字符表現(xiàn)形式，且子串是識(shí) 別結(jié)果，主串是海量文本條目庫(kù)中的條目。匹配度與錯(cuò)誤代價(jià)程反比。由于 用戶輸入的語(yǔ)音信號(hào)可能是海量文本條目庫(kù)中的文本片段，字符串模糊匹配 在給出匹配程度的同時(shí)，還給定了最可能的匹配位置。
S205:對(duì)每個(gè)符合條件的精選條目計(jì)算其為輸入音頻內(nèi)容的后驗(yàn)概率； 同時(shí)，記錄匹配位置；
由于步驟S204得到的精選條目是與識(shí)別結(jié)果在字符層面進(jìn)行比較得來 的，而識(shí)別結(jié)果本身含有一定錯(cuò)誤，因此匹配程度高并不一定代表其為語(yǔ)音 實(shí)際內(nèi)容的可能性大。因此在S205中，計(jì)算了給定語(yǔ)音信號(hào)條件下精選條目 的后驗(yàn)概率。該后驗(yàn)概率是0到1之間的數(shù)值，所有精選條目的后驗(yàn)概率之 和為1。后驗(yàn)概率越大，其對(duì)應(yīng)的條目確為語(yǔ)音內(nèi)容的可能性就越大。后驗(yàn)概 率是指在得到"結(jié)果"的信息后重新修正的概率，如貝葉斯公式中的，是'孰果尋 因"問題中的"因"，先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率有不可分割的聯(lián)系，后驗(yàn)概率的計(jì)算 要以先驗(yàn)概率為基礎(chǔ)。有關(guān)后驗(yàn)概率的計(jì)算方法為成熟的現(xiàn)有技術(shù)，此處不 作多描述。S206:利用所述后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比例，選擇 若干個(gè)條目作為語(yǔ)音信號(hào)的檢索結(jié)果，然后結(jié)束流程。
其中，可通過對(duì)后-驗(yàn);f既率和匹配比例加一又處理的方式，最終選擇出后-驗(yàn) 概率和匹配比例相對(duì)較高的條目作為檢索結(jié)果。
與上述方法相對(duì)應(yīng)，本發(fā)明提供一種語(yǔ)音模糊檢索裝置，該裝置可以由 軟件、硬件或軟硬件結(jié)合方式實(shí)現(xiàn)。
參見圖3,為該裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖，包括語(yǔ)音信號(hào)獲取單元300、識(shí) 別單元301、檢索單元302、模糊匹配單元303以及結(jié)果確定單元304,其 中
語(yǔ)音信號(hào)獲取單元300,用于獲取語(yǔ)音信號(hào)；
識(shí)別單元301,用于利用預(yù)置的聲學(xué)模型以及語(yǔ)言模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)獲取 單元300獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；
檢索單元302,用于利用預(yù)置的索引表根據(jù)識(shí)別單元301得到的識(shí)別結(jié) 果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行檢索，得到初選條目；
模糊匹配單元303，用于將檢索單元302得到的初選條目與識(shí)別單元301 得到的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹配，選取匹配度在預(yù)置的匹配度閾值范圍 內(nèi)的精選條目，同時(shí)記錄匹配位置；
結(jié)果確定單元304,用于計(jì)算模糊匹配單元303匹配的精選條目與語(yǔ)音 信號(hào)間的后驗(yàn)概率，利用所述后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比 例，選擇若干個(gè)條目作為語(yǔ)音信號(hào)的檢索結(jié)果。
優(yōu)選地，該裝置還包括
索引表建立單元305,用于根據(jù)所述預(yù)置的文本條目以音節(jié)、字或詞為 索引單元建立索引表。
優(yōu)選地，該裝置還包括
語(yǔ)言模型建立單元306，用于利用所述預(yù)置的文本條目庫(kù)訓(xùn)練得到語(yǔ)言 模型。
10優(yōu)選地，檢索單元302進(jìn)一步包括
索引投票子單元(圖中未示出)，用于利用預(yù)置的索引表對(duì)識(shí)別結(jié)果中的 每個(gè)字/詞進(jìn)行投票，其中，所述投票是指用識(shí)別結(jié)果中的字/詞查找索引表的 索引項(xiàng)，查詢倒索引項(xiàng)后，將該索引所包括的每個(gè)條目投票數(shù)都加1;
初選條目選取子單元(圖中未示出)，用于選取投票數(shù)高于預(yù)置的投票數(shù) 閾值的條目作為所述初選條目。
對(duì)于本發(fā)明提供裝置的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)可參見方法實(shí)施例，此處不再贅述。
可見，本發(fā)明提出了一種全新的語(yǔ)音模糊檢索方案，它通過應(yīng)用相關(guān)的 語(yǔ)言模型、索引投票、字符串模糊匹配、候選文本與語(yǔ)音信號(hào)的后驗(yàn)概率計(jì) 算等步驟，克服了不完全正確的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果對(duì)文本庫(kù)^r索的不利影響，實(shí) 現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)在海量文本條目庫(kù)上的快速準(zhǔn)確檢索。
本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例的方法的過程可以通過 程序指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該 程序在執(zhí)行時(shí)執(zhí)行上述方法中的對(duì)應(yīng)步驟。所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可以如 ROM/RAM 、磁碟、光盤等。
以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)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)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn) 飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1、一種語(yǔ)音模糊檢索方法，其特征在于，包括利用預(yù)置的聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行檢索，得到初選條目；將所述初選條目與所述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹配，選取匹配度在預(yù)置的匹配度閾值范圍內(nèi)的精選條目，同時(shí)記錄匹配位置；計(jì)算精選條目匹配部分文本與所述語(yǔ)音信號(hào)間的后驗(yàn)概率，利用后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比例選擇若干個(gè)條目作為語(yǔ)音信號(hào)的檢索結(jié)果。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，還包括根據(jù)待檢索的文本條目以音節(jié)、字或詞為索引單元建立所述索引表，用以進(jìn)行一級(jí)或多級(jí)索引。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，還包括所述語(yǔ)言模型全部或部分利用所述預(yù)置的文本條目庫(kù)訓(xùn)練得到。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述識(shí)別結(jié)果的形式包括語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的最可能文字串、語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的最有可能的多種文字串，以及語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的詞圖。
5、 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行檢索得到初選條目的具體過程為利用預(yù)置的索引表對(duì)識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字/詞進(jìn)行投票，選取投票數(shù)高于預(yù)置的投票數(shù)閾值的條目作為所述初選條目；其中，所述投票是指用識(shí)別結(jié)果中的字/詞查找索引表的索引項(xiàng)，查詢到索引項(xiàng)后，將該索引所包括的每個(gè)條目投票數(shù)都加1。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述模糊匹配的匹配算法采用基于混淆矩陣的文本間編輯距離動(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算方法，其中，所述混淆矩陣通過訓(xùn)練得到或者預(yù)先設(shè)定，對(duì)替換、插入、刪除代價(jià)進(jìn)行優(yōu)化。
7、 一種語(yǔ)音模糊檢索裝置，其特征在于，包括語(yǔ)音信號(hào)獲取單元，用于獲取語(yǔ)音信號(hào)；識(shí)別單元，用于利用預(yù)置的聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；檢索單元，用于利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行檢索，得到初選條目；模糊匹配單元，用于將所述初選條目與所述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串^^莫糊匹配，選取匹配度在預(yù)置的匹配度閾值范圍內(nèi)的精選條目，并記錄匹配位置；結(jié)果確定單元，用于計(jì)算精選條目的匹配部分與所述語(yǔ)音信號(hào)間的后驗(yàn)概率，利用后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置獲得的匹配比例選擇若干個(gè)條目作為語(yǔ)音信號(hào)的檢索結(jié)果。
8、 根據(jù)權(quán)利要求7所述裝置，其特征在于，還包括索引表建立單元，用于根據(jù)待檢索的預(yù)置的文本條目庫(kù)以音節(jié)、字或詞為索引單元建立所述索引表，所述索引表用以進(jìn)行一級(jí)或多級(jí)索引。
9、 根據(jù)權(quán)利要求8所述裝置，其特征在于，還包括語(yǔ)言模型建立單元，用于利用所述預(yù)置的文本條目庫(kù)訓(xùn)練得到所述語(yǔ)言模型的部分或全部。
10、 根據(jù)權(quán)利要求7、 8或9所述裝置，其特征在于，所述檢索單元包括:索引投票子單元，用于利用預(yù)置的索引表對(duì)識(shí)別結(jié)果中的每個(gè)字/詞進(jìn)行投票，其中，所述投票是指用識(shí)別結(jié)果中的字/詞查找索引表的索引項(xiàng)，查詢倒索引項(xiàng)后，將該索引所包括的每個(gè)條目投票數(shù)都加1;初選條目選取子單元，用于選取投票數(shù)高于預(yù)置的投票數(shù)閾值的條目作為所述初選條目。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種語(yǔ)音模糊檢索方法及裝置，其中方法包括以下步驟利用預(yù)置的聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型對(duì)獲取的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；利用預(yù)置的索引表根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果在預(yù)置的文本條目庫(kù)中進(jìn)行檢索，得到初選條目；將所述初選條目與所述識(shí)別結(jié)果進(jìn)行字符串模糊匹配，選取匹配度在預(yù)置的匹配度閾值范圍內(nèi)的條目作為精選條目，同時(shí)記錄各條目的匹配位置；計(jì)算精選條目匹配部分文本與所述語(yǔ)音信號(hào)間的后驗(yàn)概率，最終利用后驗(yàn)概率以及通過所述匹配位置得到的匹配比例選擇若干個(gè)條目作為語(yǔ)音信號(hào)的檢索結(jié)果。采用本發(fā)明，可實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)音信號(hào)在海量文本條目庫(kù)上的快速準(zhǔn)確檢索到與語(yǔ)音信號(hào)相匹配的文本條目。
文檔編號(hào)G06F17/30GK101464896SQ20091000116
公開日2009年6月24日 申請(qǐng)日期2009年1月23日 優(yōu)先權(quán)日2009年1月23日
發(fā)明者劉慶峰, 萍 呂, 及 吳, 吳曉如, 王仁華, 王智國(guó), 郁 胡, 胡國(guó)平, 勝 錢, 陳志剛 申請(qǐng)人:安徽科大訊飛信息科技股份有限公司