CN101505328A - 应用语音识别的网络数据检索方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种网络数据检索方法及其系统，其适于一搜索系统。其中，搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力。首先，将语音信号进行语音识别处理，以产生数字数据形式的文字序列，而此语音信号符合语法结构且包含指定群组及关键词。接着，依据上述的语法结构，分析文字序列，从中检索指定群组及关键词，并传送至搜索系统。搜索系统便依据指定群组，选择适当的网站搜索机来检索关键词，并据以产生检索结果。

Description

应用语音识别的网络数据检索方法及其系统

技术领域

本发明是关于一种网络数据检索方法及其系统，且特别是关于一种应用语音识别来进行网络数据检索的方法。

背景技术

随着电子科技的进步、无线通讯及因特网的普及化，轻薄短小的便携式装置逐渐成为新一代信息存取的平台。人们可以透过笔记本电脑、个人数字化助理PDA或者手机等便携式装置，随时随地连结至因特网来进行数据检索、交换及分享。

以往，使用者想要在因特网中进行数据检索时，必须要至特定的入口网站，例如：奇摩、Google、蕃薯藤，透过键盘、鼠标或是触摸式屏幕等输出入装置，键入关键词来搜索相关网页。但是，不一定每种设备都具有屏幕、键盘或者鼠标等人类惯用的输入输出装置。而且，对便携式装置而言，受限于硬件本身轻薄短小的特性，其输入输出装置的设计往往过于简便，反而增加数据检索使用上的困难度。举例来说，手机的设计通常为好几个字符共享同一按键，使用者必须多次输入同一按键来选择字符，而触摸式屏幕也必须于屏幕上点选欲输入的字符，来完成关键词的键入。

如果人类与智能型设备之间的人机接口能透过最自然且方便的沟通媒介「语音」来进行控制，想必能有效地提升于网络数据检索使用上的便利性。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种网络数据检索方法及其系统，其结合语音识别技术及搜索系统，藉以透过语音输入的方式在因特网之中进行数据检索。此方法能依据语音识别后的结果，选择适当的网站搜索机来检索关键词，不仅可以快速地检索到所需的数据，也可从中有效地汇整数据。

本发明提出一种网络数据检索方法，适于搜索系统，而此搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力。首先，将语音信号进行语音识别处理，以产生数字数据形式的文字序列，其中此语音信号符合语法结构且包含指定群组及关键词。接着，依据上述的语法结构分析文字序列，以从中检索指定群组及关键词，并且传送至搜索系统。搜索系统便依据指定群组选择适当的网站搜索机来检索关键词，并且产生检索结果。

本发明提出一种网络数据检索系统，其包括语音识别模块、解析模块以及搜索系统，其中搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力。语音识别模块接收符合语法结构且包含指定群组及关键词的语音信号，并且将此语音信号进行语音识别处理，以产生数字数据形式的文字序列。解析模块依据语法结构来分析文字序列，从中检索出指定群组及关键词，使搜索系统能依据指定群组及关键词进行检索，并产生检索结果。

上述的网络数据检索方法及其系统，在一实施例中指定群组为这些网站搜索机其中之一。

上述的网络数据检索方法及其系统，在一实施例中指定群组为集合群组，且集合群组包含具相关性的网站搜索机。

本发明采用语音输入的方式来进行网络数据检索，也就是透过语音识别处理，将符合语法结构的语音信号转换成数字数据形式的文字序列，再从中检索指定群组及关键词作为搜索系统的搜索条件。依据指定群组，搜索系统能选择出适当的网站搜索机来检索关键词，以提升检索的效率。而且，不同的网站搜索机的检索数据不尽相同，使用者只需透过语音输入一次命令，即可取得不同网站搜索机中，具有重要性的检索数据，大大地提高使用上的便利性。

为让本发明的上述和其它目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本发明的较佳实施例，并配合所附图式，进一步详细说明如下。

附图说明

图1绘示为本发明一实施例的网络数据检索系统的方块图。

图2绘示为本发明一实施例的搜索系统的示意图。

图3绘示为本发明一实施例的网络数据检索方法的流程图。

【主要组件符号说明】

100：网络数据检索系统

110：语音识别过程

111：语音识别模块

112：语言模型

113：词汇模型

120：网络数据检索过程

121：解析模块

122：搜索系统

123：分析模块

124：搜索定义模块

具体实施方式

图1绘示为本发明一实施例的网络数据检索系统的方块图。请参照图1，网络数据检索系统100包括语音识别模块111、语言模型112、词汇模型113、解析模块121、搜索系统(Search system)122、分析模块123以及搜索定义模块124，其中搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力，且各网站搜索机具有识别性，例如：小吃、房地产、股票等分类的网站搜索机。在本实施例中，网络数据检索系统100可以从两部份进行探讨，分别是语音识别过程110及网络数据检索过程120。

在语音识别过程110中，使用者透过语音输入符合语法结构的语音信号，且此语音信号包含有指定群组及关键词，以作为后续处理过程中数据检索的搜索条件。假设语法结构为「到“哪里”找“什么”」，则使用者只需透过语音输入「到“指定群组”找“关键词”」的语音信号，交由语音识别模块111将模拟的语音信号进行语音识别处理，便可产生数字数据形式的文字序列。

在此期间，语音识别模块111会检索语音信号的音框(voice frame)，并找出音框中对语音识别具有帮助的特征，例如：梅尔倒频谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient，MFCC)。接着，语音识别模块111将此特征与声学模型(acoustic model)(未绘示)内所建立的音素、音节或者词的机率函数进行比对，以确定语音信号所包含的音框是什么声音。词汇模型113储存有多组词汇，语音识别模块111透过像查字典的方式从词汇模型113中搜索此声音可能对应到的一些文字。语言模型112依据所搜索的词汇之间的连接关系以及语法结构，提供语法组合机率给语音识别模块111。藉此，语音识别模块111便可依据语法组合机率而选择出更相关的词汇，进而正确地识别出语音信号所包含的文字，并产生文字序列。在此，语音识别处理为本领域具有通常知识者所熟识的技艺，故不加以赘述。

在网络数据检索过程120之中，解析模块121依据语法结构来分析文字序列，以从中检索出指定群组及关键词，并且传送二者至搜索系统122。藉此，搜索系统122依据指定群组选择出合适的网站搜索机来检索关键词，并产生对应各网站搜索机的检索数据。

图2绘示为本发明一实施例的搜索系统的示意图。请参照图2，搜索系统122具有检索多个网站搜索机的能力，且各网站搜索机具有识别性(以下称搜索机)，例如：搜索机A为小吃分类、搜索机B为西餐分类、搜索机C为中餐分类等。当使用者透过语音输入「到“搜索机A”找“鼎边锉”」的语音信号时，此语音信号便会经由语音识别模块111转换成数字数据形式的文字序列，再经由解析模块121依据语法结构分析文字序列，进而检索出“搜索机A”以及“鼎边锉”。由于此语音信号符合语法结构，所以解析模块121可以自动识别出“搜索机A”为指定群组，而“鼎边锉”为关键词。

此时，搜索系统122会选择搜索机A(小吃)来检索关键词—鼎边锉。由于因特网之中所蕴含的数据非常多，即使是采用单一搜索机A来检索关键词，其所产生的检索数据也可能数以千笔。因此，分析模块123担任了将这些检索数据去芜存菁的角色。举例来说，搜索机A检索关键词—鼎边锉，并且依序产生检索数据A1、A2、A3...、Am。本实施例的分析模块123选择前N笔检索数据作为检索结果，并提供检索结果给使用者。假设N＝3，则分析模块123选择检索数据A1、A2、A3作为检索结果。

在本发明另一实施例中，分析模块123将搜索机A所产生的检索数据A1、A2、A3、...、Am进行相似度的比对，选择具有预定权重的检索数据作为检索结果。举例来说，分析模块123比对这些检索数据中是否有重复出现的字词(例如：关键词)，重复度的高低、或者比对这些检索数据是否为相关连结等。当检索数据Aj符合上述相似度的比对条件时，分析模块123便给予此检索资料Aj一权重，其中1≦j≦m。当预定权重的设定越高，分析模块123会选择出较高相似度的检索数据作为检索结果。反之，当预定权重的设定越低，分析模块123便选择较低相似度的检索数据作为检索结果。

另外，搜索定义模块124用以定义所述的搜索机，例如将搜索机A定义为小吃，则使用者只需透过语音输入「到“小吃”找“鼎边锉”」的语音信号，便可自动地指定由搜索机A来进行检索。另外，词汇模型113也可透过搜索定义模块124来扩充相关于搜索机的词汇。

为使本领域具有通常知识者能依据本发明实施例的教示，轻易地施行本发明，以下将另举一实施例加以说明。请参照图1及图2，在本实施例中，使用者可以透过搜索定义模块124将具相关性的搜索机定义为一集合群组。例如：搜索机A(小吃)、B(西餐)、C(中餐)属于美食分类的集合群组甲，搜索机D(股票)、E(期货)、F(基金)属于投资分类的集合群组乙，且搜索机G(房地产)、H(理财)属于财经分类的集合群组丙。词汇模型113也透过搜索定义模块124扩充相关集合群组的词汇。

当使用者透过语音输入符合语法结构的语音信号时，例如：「到“集合群组乙”找“台达电子”」，则语音识别后的结果会产生数字数据形式的文字序列。接着，解析模块121依据语法结构分析此文字序列，从而检索出“集合群组乙”及“台达电子”。由于语音信号符合语法结构，所以解析模块121可以自动地识别“集合群组乙”为指定群组，“台达电子”为关键词，并且将二者传送至搜索系统122。此时，搜索系统122选择集合群组乙内的搜索机D(股票)、E(期货)、F(基金)来检索关键词—台达电子，并且产生对应各搜索机的检索数据，例如对应搜索机D的检索数据D1、D2、D3...，对应搜索机E的检索数据E1、E2、E3...，以及对应搜索机F之检索数据F1、F2、F3...。在本实施例中，分析模块123比对这些检索数据的相似度，选择具有预定权重的检索数据作为检索结果，并提供给使用者。

假设预定权重(0-100)设定为80，分析模块123便会从这些检索数据中选择具有高度相似度的检索数据作为检索结果。反之，倘若预定权重(0-100)设定为20，则分析模块123便会从这些检索数据中选择具有较低相似度的检索数据作为检索结果。而在本发明另一实施例中，分析模块123也可直接选择前N笔检索数据作为检索结果，提供给使用者，而此时预定权重(0-100)可以设定为0。

值得一提的是，虽然上述符合语法结构的语音信号为以「到“指定群组”找“关键词”」举例说明，然本发明不应当局限于此范围。使用者也可透过语音输入「到“指定群组1”和“指定群组2”找“关键词”」、「到“指定群组1”或“指定群组2”找“关键词”」、「到“指定群组”找“关键词1”和“关键词2”」、「到“指定群组”找“关键词1”或“关键词2”」等语音信号来进行网络数据检索。其中，指定群组可以是搜索机其中之一，也可以是具相关性的搜索机所组成的集合群组。举例来说，所输入的语音信号可以是「到“集合群组乙”及“搜索机G”找“台达电子”」，或者是「到“集合群组乙”找“台达电子”及“中信金”」。另外，使用者也可以透过搜索定义模块124将具有相依关系的不同集合群组，定义为另一集合群组，请参考图2，例如：集合群组丁为赚钱分类，其包含有集合群组乙(投资)及集合群组丙(财经)。

此外，本领域具有通常知识者也可采用不同的语法结构来施行本发明，故发明并不局限于此，只要是透过语音输入符合语法结构的语音信号，且语音信号包含有指定群组及关键词，以作为网络数据检索的搜索条件，便已符合本发明的精神。

由上述几个实施例的说明，在此可以归纳为下列的方法流程。图3绘示为本发明一实施例的网络数据检索方法的流程图。请参考图3，首先，接收符合语法结构的语音信号(步骤S301)，而此语音信号包含有指定群组及关键词。接着，将此语音信号进行语音识别处理(步骤S302)，藉以将模拟的语音信号转换成数字数据形式的文字序列。依据语法结构来分析文字序列，以从中检索出指定群组及关键词(步骤S303)，并且传送至搜索系统，其中搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力。搜索系统依据指定群组，选择适当的网站搜索机来检索关键词(步骤S304)。其中指定群组可以是这些网站搜索机其中之一，也可以是具有相关性的网站搜索机所组成的集合群组。

综上所述，上述实施例为结合语音识别技术的网络数据检索方法及系统。透过语音识别处理，先将符合语法结构的语音信号转换成数字数据形式的文字序列，再从中检索出指定群组及关键词，以作为后续网络数据检索的搜索条件。这也就是说，使用者只需透过语音输入一次命令，网站搜索系统便能依据指定群组，而选择出适当的网站搜索机来进行关键词的检索，使用者无需以文字键入的方式选择特定的网站搜索机，又或者以文字键入的方式输入关键词来进行检索，因而能加速检索速度及提高使用上的便利性。

另外，以关键词搜索的方式，各网站搜索机的检索数据可能数以千笔，且不同网站搜索机的检索数据也不尽相同。因此，上述实施例从这些检索数据中选择前N笔检索数据作为检索结果，或者比对这些检索数据的相似度，选择具有预定权重的检索数据作为检索结果，以免除使用者需自行筛选的不便。如此一来，使用者能快速地可以获得不同网站搜索机所检索的数据，大大的提升网络数据检索的效率。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围当视权利要求书所界定的范围为准。

Claims (20)

1、一种网络数据检索方法，适于一搜索系统，其中该搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力，其特征在于，该网站搜索方法包括：

接收一语音信号，其中该语音信号符合一语法结构且包含一指定群组及一关键词；

将该语音信号进行一语音识别处理，以产生数字数据形式的一文字序列；

依据该语法结构分析该文字序列，以检索该指定群组及该关键词；以及

将该指定群组及该关键词传送至该搜索系统，使该搜索系统进行检索并产生一检索结果。

2、根据权利要求1所述的网络数据检索方法，其特征在于，该指定群组为所述网站搜索机其中之一。

3、根据权利要求2所述的网络数据检索方法，其特征在于，使该搜索系统进行检索并产生该检索结果的步骤包括：

依据该指定群组，选择所述网站搜索机其中之一；

透过该网站搜索机检索该关键词，并产生多笔检索数据；以及

选择前N笔检索数据作为该检索结果。

4、根据权利要求2所述的网络数据检索方法，其特征在于，使该搜索系统进行检索并产生该检索结果的步骤包括：

依据该指定群组，选择所述网站搜索机其中之一；

透过该网站搜索机检索该关键词，并产生多笔检索数据；以及

比对所述检索数据的相似度，并选择具有一预定权重的所述检索数据作为该检索结果。

5、根据权利要求1所述的网络数据检索方法，其特征在于，该指定群组为一集合群组，且该集合群组包含具相关性的所述网站搜索机。

6、根据权利要求5所述的网络数据检索方法，其特征在于，使该搜索系统进行检索并产生该检索结果的步骤包括：

选择该集合群组内的所述网站搜索机；

透过所述每个网站搜索机检索该关键词，并产生对应所述每个网站搜索机的多笔检索数据；以及

选择前N笔检索数据作为该检索结果。

7、根据权利要求5所述的网络数据检索方法，其特征在于，使该搜索系统进行检索并产生该检索结果的步骤包括：

选择该集合群组内的所述网站搜索机；

透过所述每个网站搜索机检索该关键词，并产生对应所述每个网站搜索机的多笔检索数据；以及

比对对应所述网站搜索机的所述检索数据的相似度，选择具有一预定权重的所述检索数据作为该检索结果。

8、根据权利要求5所述的网络数据检索方法，其特征在于，该集合群组为使用者所定义的。

9、一种网络数据检索系统，其特征在于，包括：

一语音识别模块，将一语音信号进行一语音识别处理，以产生数字数据形式的一文字序列，其中该语音信号符合一语法结构且包含一指定群组及一关键词；

一解析模块，耦接该语音识别模块，依据该语法结构分析该文字序列，以检索该指定群组及该关键词；以及

一搜索系统，耦接该解析模块，依据该指定群组及该关键词，进行检索并产生一检索结果，其中该搜索系统具有检索多个网站搜索机的能力。

10、根据权利要求9所述的网络数据检索系统，其特征在于，该指定群组为所述网站搜索机其中之一。

11、根据权利要求10所述的网络数据检索系统，其特征在于，该搜索系统依据该指定群组，选择所述网站搜索机其中之一来检索该关键词，并产生多笔检索数据。

12、根据权利要求11所述的网络数据检索系统，其特征在于，进一步包括：

一分析模块，耦接该搜索系统，选择前N笔检索数据做为该检索结果。

13、根据权利要求11所述的网络数据检索系统，其特征在于，进一步包括：

一分析模块，耦接该搜索系统，比对所述检索数据的相似度，选择具有一预定权重的所述检索数据做为该检索结果。

14、根据权利要求9所述的网络数据检索系统，其特征在于，该指定群组为一集合群组，且该集合群组包含具相关性的所述网站搜索机。

15、根据权利要求14所述的网络数据检索系统，其特征在于，该搜索系统选择该集合群组内的所述网站搜索机来检索该关键词，并产生对应所述每个网站搜索机的多笔检索数据。

16、根据权利要求15所述的网络数据检索系统，其特征在于，进一步包括：

一分析模块，耦接该搜索系统，选择前N笔检索数据作为该检索结果。

17、根据权利要求15所述的网络数据检索系统，其特征在于，进一步包括：

一分析模块，耦接该搜索系统，比对所述网站搜索机的所述检索数据的相似度，选择具有一预定权重的所述检索数据作为该检索结果。

18、根据权利要求9所述的网络数据检索系统，其特征在于，进一步包括：

一搜索定义模块，定义所述网站搜索机，以供该搜索系统选择。

19、根据权利要求18所述的网络数据检索系统，其特征在于，该搜索定义模块进一步定义具相关性的所述网站搜索机为一集合群组。

20、根据权利要求18所述的网络数据检索系统，其特征在于，进一步包括：

一词汇模型，储存多组词汇，并透过该搜索定义模块扩充相关所述网站搜索机的多个词汇，其中该语音识别处理为依据该语音信号，从该词汇模型中搜索相关的所述词汇，并依据一语法组合机率，产生该文字序列；以及

一语言模型，依据所搜索的所述词汇之间的连接关系及该语法结构，提供该语法组合机率给该语音识别模块。

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