CN102496364A - 基于云端网络的交互式语音识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云端网络的交互式语音识别方法，其实施步骤如下：1）在客户端建立本地语音识别引擎，在服务端建立远程语音识别引擎，采集客户端语音，提取语音特征信息；2）客户端识别语音特征信息，如果本地语音识别引擎识别成功，则返回识别信息给用户；如果本地语音识别引擎识别失败，则将语音特征信息发送给服务端；3）服务端使用远程语音识别引擎识别语音特征信息，并返回最优的识别结果信息发送给客户端，客户端针对识别结果进行打分并发送给服务端；4）服务端根据客户端的打分对远程语音识别引擎的语音识别数据库进行整理并同步至各个客户端。本发明具有语音识别效果好、具备自学习功能、使用简单方便的优点。
Description
技术领域
本发明涉及交互式语音识别领域，具体涉及一种基于云端网络的交互式语音识别方法。
背景技术
语音识别技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。语音特征信息是语音识别中的一个最重要基本问题，语音识别系统常用的语音特征信息有线性预测系数、倒频谱系数、平均过零率、能量、短时频谱、共振峰频率及带宽等。目前采用的语音特征信息是14维倒谱、14维差分倒谱、能量、一阶差分能量、二阶差分能量，共31维。计算参数时，分析帧长为200，窗移100。目前语音识别方法也开始渐渐得到了商业应用。但是目前的语音识别方法一般采用单机实现，语音识别引擎的语音识别数据库不能更新，导致语音识别方法无法实现自学习，识别效果不佳，而且缺乏有效的交互手段，不能实现用户参与语音识别的学习和验证，使得语音识别方法受到限制。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种语音识别效果好、具备自学习功能、使用简单方便的基于云端网络的交互式语音识别方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于云端网络的交互式语音识别方法，其实施步骤如下：
1）在客户端建立包含语音识别数据库的本地语音识别引擎，在服务端建立语音识别数据库的远程语音识别引擎，采集客户端用户输入的语音，提取语音中的语音特征信息；
2）客户端使用本地语音识别引擎识别语音特征信息，如果本地语音识别引擎识别成功，则返回识别信息给用户；如果本地语音识别引擎识别失败，则将语音特征信息发送给服务端；
3）服务端使用远程语音识别引擎识别语音特征信息，并返回最优的识别结果信息发送给客户端，客户端针对识别结果进行打分并发送给服务端；
4）服务端根据客户端的打分对远程语音识别引擎的语音识别数据库进行整理，并将语音识别数据库中分数超过预设阈值的项目同步至各个客户端。
作为上述技术方案的进一步改进：
所述步骤2）中客户端在本地语音识别引擎识别失败时将语音特征信息发送给服务端前还包括将语音特征信息采用Speex编码器进行压缩的步骤。
所述服务端包括多个镜像服务器和用于实现反向代理的中央服务器，所述中央服务器和多个镜像服务器组成CDN网络架构。
所述步骤2）中客户端在本地语音识别引擎识别失败时将语音特征信息发送给服务端的详细步骤包括：客户端首先将语音特征信息发送给中央服务器，所述中央服务器将语音特征信息通过HTTP协议发送给服务端。
本发明具有下述优点：
1、本发明通过在客户端建立包含语音识别数据库的本地语音识别引擎，在服务端建立语音识别数据库的远程语音识别引擎，客户端采集的语音在用本地语音识别引擎优先、辅以远程语音识别引擎来实现语音识别，而且通过服务端与客户端的语音识别数据库中分数超过预设阈值的项目同步，能够有效提高本发明的语音识别正确率。
2、本发明通过服务端根据客户端的打分对远程语音识别引擎的语音识别数据库进行整理，并将语音识别数据库中分数超过预设阈值的项目同步至各个客户端，能够充分利用用户评价实现对语音识别效果的评估，使得本发明具有自学习功能，能够逐步提高语音识别的识别效果。
3、本发明的服务端进一步包括多个镜像服务器和用于实现反向代理的中央服务器，中央服务器和多个镜像服务器组成CDN网络架构，能够有效降低服务端的平均负担，提高服务器的数据处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的主要流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
如图1所示，本实施例基于云端网络的交互式语音识别方法的实施步骤如下：
1）在客户端建立包含语音识别数据库的本地语音识别引擎，在服务端建立语音识别数据库的远程语音识别引擎，采集客户端用户输入的语音，提取语音中的语音特征信息；
2）客户端使用本地语音识别引擎识别语音特征信息，如果本地语音识别引擎识别成功，则返回识别信息给用户；如果本地语音识别引擎识别失败，则将语音特征信息发送给服务端；
3）服务端使用远程语音识别引擎识别语音特征信息，并返回最优的识别结果信息发送给客户端，客户端针对识别结果进行打分并发送给服务端；
4）服务端根据客户端的打分对远程语音识别引擎的语音识别数据库进行整理，并将语音识别数据库中分数超过预设阈值的项目同步至各个客户端。
本实施例步骤2）中客户端在本地语音识别引擎识别失败时将语音特征信息发送给服务端前还包括将语音特征信息采用Speex编码器进行压缩的步骤。Speex编码器是一个开源、免费而且无软件专利的自由音频压缩编码器，尤其适用于语音编码。Speex编码器旨在降低语音入门门槛，能够替代昂贵的专用语音编解码器。
本实施例服务端包括多个镜像服务器和用于实现反向代理的中央服务器，中央服务器和多个镜像服务器组成CDN网络架构。
本实施例步骤2）中客户端在本地语音识别引擎识别失败时将语音特征信息发送给服务端的详细步骤包括：客户端首先将语音特征信息发送给中央服务器，中央服务器将语音特征信息通过HTTP协议发送给服务端。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于云端网络的交互式语音识别方法，其特征在于其实施步骤如下：
1）在客户端建立包含语音识别数据库的本地语音识别引擎，在服务端建立语音识别数据库的远程语音识别引擎，采集客户端用户输入的语音，提取语音中的语音特征信息；
2）客户端使用本地语音识别引擎识别语音特征信息，如果本地语音识别引擎识别成功，则返回识别信息给用户；如果本地语音识别引擎识别失败，则将语音特征信息发送给服务端；
3）服务端使用远程语音识别引擎识别语音特征信息，并返回最优的识别结果信息发送给客户端，客户端针对识别结果进行打分并发送给服务端；
4）服务端根据客户端的打分对远程语音识别引擎的语音识别数据库进行整理，并将语音识别数据库中分数超过预设阈值的项目同步至各个客户端。
2.根据权利要求1所述的基于云端网络的交互式语音识别方法，其特征在于：所述步骤2）中客户端在本地语音识别引擎识别失败时将语音特征信息发送给服务端前还包括将语音特征信息采用Speex编码器进行压缩的步骤。
3.根据权利要求1或2所述的基于云端网络的交互式语音识别方法，其特征在于，所述服务端包括多个镜像服务器和用于实现反向代理的中央服务器，所述中央服务器和多个镜像服务器组成CDN网络架构。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于云端网络的交互式语音识别方法，其特征在于，所述步骤2）中客户端在本地语音识别引擎识别失败时将语音特征信息发送给服务端的详细步骤包括：客户端首先将语音特征信息发送给中央服务器，所述中央服务器将语音特征信息通过HTTP协议发送给服务端。
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