CN111312230A - 用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置 - Google Patents
用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111312230A CN111312230A CN201911180977.5A CN201911180977A CN111312230A CN 111312230 A CN111312230 A CN 111312230A CN 201911180977 A CN201911180977 A CN 201911180977A CN 111312230 A CN111312230 A CN 111312230A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- instruction
- verification
- voice
- rule list
- result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000003993 interaction Effects 0.000 title claims abstract description 32
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 88
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 32
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 230000002411 adverse Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000006260 foam Substances 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 241001672694 Citrus reticulata Species 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
- G10L15/18—Speech classification or search using natural language modelling
- G10L15/1822—Parsing for meaning understanding
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/225—Feedback of the input speech
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Abstract
本发明提供一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置,通过获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据;根据所述文字数据,获取文字指令信息;根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果;根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。本发明可以实时监测语音转换后指令是否可执行,快速处理语义指令异常,大大提高了解决语义理解异常的效率,将不良影响降到最低,提高了用户的体验。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置。
背景技术
最近几年来随着深度学习技术的突破,大数据技术以及自然语言理解能力的提升,带动了一波产业热潮。智能语音正在改变着我们的生活习惯,主要应用在移动设备、汽车、家居三大场景,用来变革原有人机交互方式。然后,目前语音的不足技术还不够成熟:语音识别还需提升,自然语言处理技术还有待成熟。在这样的大环境下,怎么利用现有的智能语音技术,更好的服务我们生活显得尤为重要。
语音对话平台中,需要将用户的语音转换为可执行的指令,以用户完成交互动作,但是随着技能平台技能的技能上线,下线,都可能导致语音转换的可执行的指令出现无法执行的情况,如果不及时发现问题,会导致用户体验较差。
发明内容
本发明实施例提供一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置,可以实时监测语音转换后指令是否可执行。
第一方面,本发明提供一种用于语音对话平台的语音交互监测方法,包括:
获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据;
根据所述文字数据,获取文字指令信息;
根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果;
根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据所述校验结果,更新所述预设的指令校验规则列表,包括:
获取所述校验结果中的异常校验结果,并根据所述异常校验结果更新所述预设的指令校验规则列表,其中,所述异常校验结果包括匹配错误结果。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据所述异常校验结果更新所述预设的指令校验规则列表,包括:
根据所述异常校验结果,获取异常校验结果列表;
根据所述异常校验结果列表更新所述预设的指令校验规则列表。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据所述校验结果,更新所述预设的指令校验规则列表,包括:
获取所述校验结果中的正常校验结果,并删除所述正常校验结果,其中,所述正常校验结果包括匹配正确结果。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据所述文字数据,获取文字指令信息,包括:
根据预设的指令识别模型对所述文字数据进行识别处理,获取所述文字指令信息。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果,包括:
根据所述文字指令信息,获取所述文字指令信息的领域信息;
根据所述领域信息和所述预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据所述领域信息和所述预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果,包括:
根据所述领域信息,确定所述预设的指令校验规则列表中与所述领域信息对应的子指令校验规则列表;
根据所述子指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取所述校验结果。
第二方面,本发明提供一种用于语音对话平台的语音交互监测装置,其特征在于,包括:
语音模块,用于获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据;
指令模块,用于根据所述文字数据,获取文字指令信息;
校验模块,用于根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果;
更新模块,用于根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。
第三方面,本发明提供一种用于语音对话平台的语音交互监测设备,包括:存储器、处理器以及计算机程序,所述计算机程序存储在所述存储器中,所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明实施例的第四方面,提供一种可读存储介质,所述可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置,通过获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据,根据所述文字数据,获取文字指令信息,即将用户的语音信息转换成文字指令信息;然后根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果,其中,预设的指令校验规则列表中预先存储有一些可执行的指令信息,然后跟文字指令信息进行比对,获取到比对结果;根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。可以理解,如果比对结果出现异常,可以对预设的指令校验规则列表进行更新。本发明可以实时的监测指令信息是否可执行,如果出现异常的情况,可以及时的对预设的指令校验规则列表进行更新,及时的解决问题。例如,如果没有检测到此文字指令信息,可以将文字指令信息添加到指令校验规则列表中,以使其可以被执行。本发明可以实时监测语音转换后指令是否可执行,快速处理语义指令异常,大大提高了解决语义理解异常的效率,将不良影响降到最低,提高了用户的体验。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测方法的流程示意图;
图2是本发明提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测的结构框图;
图3是本发明实施例提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测设备的硬件结构示意图。
通过上述附图,已示出本公开明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解,在本发明的各种实施例中,各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解,在本发明中,“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本发明的实施例进行描述。
图1为本发明提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测方法流程示意图,图1所示方法的执行主体可以是软件和/或硬件装置。图1所示方法包括步骤S101至步骤S104,具体如下:
S101,获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据。
具体地,语音信息可以是直接采集用户的语音信息,也可以是从其他设备输入的语音信息,文字数据即是将语音信息转换为文字后的数据,例如可以采用一些具备翻译转换功能的识别引擎进行转换,在此不再赘述。在实际应用中,识别引擎可以包括多种,例如,按照方言不同,识别引擎可以包括普通话识别引擎、粤语识别引擎、四川话识别引擎等。
例如,语音信息是"请播放邓紫棋的泡沫",将语音信息进行转换后的文字数据可以是“请播放邓紫棋的泡沫”。
S102,根据所述文字数据,获取文字指令信息。
具体地,文字指令信息是对文字数据进行识别后的信息,例如,文字数据是“请播放邓紫棋的泡沫的歌曲”,转换后的文字指令信息可以是“播放邓紫棋的泡沫”。
在一些实施例中,可以根据预设的指令识别模型对所述文字数据进行识别处理,获取所述文字指令信息。
示例性的,预设的指令识别模型例如可以是识别关键字的指令识别引擎,例如可以利用指令识别引擎获取文字数据中的一些关键字,以产生指令信息。例如,文字数据是“请播放邓紫棋的泡沫的歌曲”,预设的指令识别模型可以识别文字数据中的关键字“播放”、“邓紫棋”、“泡沫”和“歌曲”,则转换后的文字指令信息可以是“播放邓紫棋泡沫”,或者可以是“播放歌曲邓紫棋泡沫”,或者可以是“播放邓紫棋泡沫歌曲”。
另一示例性的,预设的指令识别模型例如可以是包含一些指令的指令识别引擎,例如,可以是专门播放歌曲的指令识别引擎,或者专门播放影视的指令识别引擎。例如,A指令识别引擎是以专门播放歌曲的预设的指令识别模型,文字数据是“邓紫棋的泡沫”,A指令识别引擎将文字数据转换后的文字指令信息可以是“播放邓紫棋泡沫的歌曲”。B指令识别引擎是以专门播放影视的预设的指令识别模型,文字数据是“邓紫棋的泡沫”,B指令识别引擎将文字数据转换后的文字指令信息可以是“播放邓紫棋泡沫的影视”。
S103,根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果。
具体地,预设的指令校验规则列表可以语音交互平台预先存储的指令信息数据,比如,电视端的语音交互平台预先存储有一些指令信息。在一些实施例中,当预设的指令校验规则列表被更新后,语音交互平台上的指令信息数据也会被更新,从而可以在发现语音指令异常后,实时的完成对语音交互平台上指令信息数据的更新,从而及时的解决问题。
在一些实施例中,可以根据所述文字指令信息,获取所述文字指令信息的领域信息;根据所述领域信息和所述预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果。在另一些实施例中,根据所述领域信息,确定所述预设的指令校验规则列表中与所述领域信息对应的子指令校验规则列表;根据所述子指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取所述校验结果。
其中,预设的指令校验规则列表可以有多种类型,例如,可以按照领域的不同而分为多个子指令校验规则列表。当识别到文字指令信息的领域信息后,可以利用对应领域的子指令校验规则列表来对该文字指令信息进行校验。例如,A指令校验规则列表用于校验歌曲领域的指令,当文字指令属于歌曲领域时,被分配给A指令校验规则列表进行校验。再例如,B指令校验规则列表用于校验书籍领域的指令,当文字指令属于书籍领域时,被分配给B指令校验规则列表进行校验。本实施例可以提高对文字指令信息的校验效率。
S104,根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。
具体地,预设的指令校验规则列表可以语音交互平台预先存储的指令信息数据,比如,电视端的语音交互平台预先存储有一些指令信息。
在一些实施例中,获取所述校验结果中的异常校验结果,并根据所述异常校验结果更新所述预设的指令校验规则列表,其中,所述异常校验结果包括匹配错误结果。其中,匹配错误结果例如可以包括未匹配到相关的指令信息。例如,文字指令信息是“播放邓紫棋泡沫的歌曲”,而预设的指令校验规则列表没有“播放邓紫棋泡沫的歌曲”的信息,导致匹配错误。
在实际应用中,还可以将异常校验结果本地保存,并向预设的后台地址发送邮件,告知语音识别异常,及时的提醒后台进行相关处理,以解决问题。
在另一些实施例中,根据所述异常校验结果,获取异常校验结果列表;根据所述异常校验结果列表更新所述预设的指令校验规则列表。在一些实施例中,当预设的指令校验规则列表被更新后,语音交互平台上的指令信息数据也会被更新,从而可以在发现语音指令异常后,实时的完成对语音交互平台上指令信息数据的更新,从而及时的解决问题。
在实际应用中,还可以获取所述校验结果中的正常校验结果,并删除所述正常校验结果,其中,所述正常校验结果包括匹配正确结果。
上述实施例提供的用于语音对话平台的语音交互监测方法,通过获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据,根据所述文字数据,获取文字指令信息,即将用户的语音信息转换成文字指令信息;然后根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果,其中,预设的指令校验规则列表中预先存储有一些可执行的指令信息,然后跟文字指令信息进行比对,获取到比对结果;根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。可以理解,如果比对结果出现异常,可以对预设的指令校验规则列表进行更新。本发明可以实时的监测指令信息是否可执行,如果出现异常的情况,可以及时的对预设的指令校验规则列表进行更新,及时的解决问题。例如,如果没有检测到此文字指令信息,可以将文字指令信息添加到指令校验规则列表中,以使其可以被执行。本发明可以实时监测语音转换后指令是否可执行,快速处理语义指令异常,大大提高了解决语义理解异常的效率,将不良影响降到最低,提高了用户的体验。
图2为本发明提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测装置的结构示意图,图2所示的用于语音对话平台的语音交互监测装置20,包括:
语音模块21,用于获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据;
指令模块22,用于根据所述文字数据,获取文字指令信息;
校验模块23,用于根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果;
更新模块24,用于根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。
图2所示实施例的用于语音对话平台的语音交互监测装置对应地可用于执行图1所示方法实施例中的步骤,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
可选地,所述更新模块24具体用于:
获取所述校验结果中的异常校验结果,并根据所述异常校验结果更新所述预设的指令校验规则列表,其中,所述异常校验结果包括匹配错误结果。
可选地,所述更新模块24具体用于:
根据所述异常校验结果,获取异常校验结果列表;
根据所述异常校验结果列表更新所述预设的指令校验规则列表。
可选地,所述更新模块24具体用于:
删除模块获取所述校验结果中的正常校验结果,并删除所述正常校验结果,其中,所述正常校验结果包括匹配正确结果。
可选地,所述语音模块21用于:
根据预设的指令识别模型对所述文字数据进行识别处理,获取所述文字指令信息。
可选地,所述校验模块23具体用于:
根据所述文字指令信息,获取所述文字指令信息的领域信息;
根据所述领域信息和所述预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果。
可选地,所述校验模块23具体用于:
根据所述领域信息,确定所述预设的指令校验规则列表中与所述领域信息对应的子指令校验规则列表;
根据所述子指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取所述校验结果。
参见图3,是本发明实施例提供的一种用于语音对话平台的语音交互监测设备的硬件结构示意图,该设备30包括:处理器31、存储器32和计算机程序;其中
存储器32,用于存储计算机程序,该存储器还可以是闪存(flash)。计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器31,用于执行所述存储器存储的计算机程序,以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地,存储器32既可以是独立的,也可以跟处理器31集成在一起。
当所述存储器32是独立于处理器31之外的器件时,所述设备还可以包括:
总线33,用于连接所述存储器32和处理器31。
本发明还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中,可读存储介质可以是计算机存储介质,也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如,可读存储介质耦合至处理器,从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息,且可向该可读存储介质写入信息。当然,可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits,简称:ASIC)中。另外,该ASIC可以位于用户设备中。当然,处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品,该程序产品包括执行指令,该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令,至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中,应理解,处理器可以是中央处理单元(英文:CentralProcessing Unit,简称:CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文:DigitalSignal Processor,简称:DSP)、专用集成电路(英文:Application Specific IntegratedCircuit,简称:ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种用于语音对话平台的语音交互监测方法,其特征在于,包括:
获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据;
根据所述文字数据,获取文字指令信息;
根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果;
根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述校验结果,更新所述预设的指令校验规则列表,包括:
获取所述校验结果中的异常校验结果,并根据所述异常校验结果更新所述预设的指令校验规则列表,其中,所述异常校验结果包括匹配错误结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述异常校验结果更新所述预设的指令校验规则列表,包括:
根据所述异常校验结果,获取异常校验结果列表;
根据所述异常校验结果列表更新所述预设的指令校验规则列表。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述校验结果,更新所述预设的指令校验规则列表,包括:
获取所述校验结果中的正常校验结果,并删除所述正常校验结果,其中,所述正常校验结果包括匹配正确结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述文字数据,获取文字指令信息,包括:
根据预设的指令识别模型对所述文字数据进行识别处理,获取所述文字指令信息。
6.根据权利要求1或5所述的方法,其特征在于,所述根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果,包括:
根据所述文字指令信息,获取所述文字指令信息的领域信息;
根据所述领域信息和所述预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述领域信息和所述预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果,包括:
根据所述领域信息,确定所述预设的指令校验规则列表中与所述领域信息对应的子指令校验规则列表;
根据所述子指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取所述校验结果。
8.一种用于语音对话平台的语音交互监测装置,其特征在于,包括:
语音模块,用于获取语音信息,并根据所述语音信息获取文字数据;
指令模块,用于根据所述文字数据,获取文字指令信息;
校验模块,用于根据预设的指令校验规则列表对所述文字指令信息进行匹配校验处理,获取校验结果;
更新模块,用于根据所述校验结果,根据所述校验结果更新所述预设的指令校验规则列表。
9.一种用于语音对话平台的语音交互监测设备,其特征在于,包括:存储器、处理器以及计算机程序,所述计算机程序存储在所述存储器中,所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至7任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911180977.5A CN111312230B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911180977.5A CN111312230B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111312230A true CN111312230A (zh) | 2020-06-19 |
CN111312230B CN111312230B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=71148633
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911180977.5A Active CN111312230B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111312230B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112115814A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-22 | 南京创维信息技术研究院有限公司 | 一种基于人工智能的留言方法和系统 |
CN114024872A (zh) * | 2020-07-17 | 2022-02-08 | 北京奇虎科技有限公司 | 语音语义平台异常报警方法、设备、存储介质及装置 |
CN116564316A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 北京边锋信息技术有限公司 | 一种语音人机交互方法、装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105549434A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-04 | 朱姗薇 | 一种药房语音调剂方法、服务器及系统 |
CN106022357A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-10-12 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种数据输入校准的方法及终端 |
CN106992001A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音指令的处理方法、装置和系统 |
CN107705788A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 上海与德通讯技术有限公司 | 一种语音指令的校验方法及智能终端 |
CN109087641A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-25 | 杭州安恒信息技术股份有限公司 | 智能音箱、指令录入器及其安全预警方法、装置 |
CN110378562A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-10-25 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-11-27 CN CN201911180977.5A patent/CN111312230B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105549434A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-04 | 朱姗薇 | 一种药房语音调剂方法、服务器及系统 |
CN106022357A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-10-12 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种数据输入校准的方法及终端 |
CN106992001A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音指令的处理方法、装置和系统 |
CN107705788A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 上海与德通讯技术有限公司 | 一种语音指令的校验方法及智能终端 |
CN109087641A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-25 | 杭州安恒信息技术股份有限公司 | 智能音箱、指令录入器及其安全预警方法、装置 |
CN110378562A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-10-25 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 语音质检方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114024872A (zh) * | 2020-07-17 | 2022-02-08 | 北京奇虎科技有限公司 | 语音语义平台异常报警方法、设备、存储介质及装置 |
CN112115814A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-22 | 南京创维信息技术研究院有限公司 | 一种基于人工智能的留言方法和系统 |
CN116564316A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 北京边锋信息技术有限公司 | 一种语音人机交互方法、装置 |
CN116564316B (zh) * | 2023-07-11 | 2023-11-03 | 北京边锋信息技术有限公司 | 一种语音人机交互方法、装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111312230B (zh) | 2023-10-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109983460B (zh) | 用于开发对话驱动式应用程序的服务 | |
CN112100349B (zh) | 一种多轮对话方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN108121795B (zh) | 用户行为预测方法及装置 | |
CN107291783B (zh) | 一种语义匹配方法及智能设备 | |
CN106887225B (zh) | 基于卷积神经网络的声学特征提取方法、装置和终端设备 | |
CN109002510B (zh) | 一种对话处理方法、装置、设备和介质 | |
CN109243468B (zh) | 语音识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111312230B (zh) | 一种用于语音对话平台的语音交互监测方法及装置 | |
CN110175012B (zh) | 技能推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
WO2017166631A1 (zh) | 语音信号处理方法、装置和电子设备 | |
CN108039175B (zh) | 语音识别方法、装置及服务器 | |
CN110929094A (zh) | 一种视频标题处理方法和装置 | |
CN109003611B (zh) | 用于车辆语音控制的方法、装置、设备和介质 | |
CN112579733B (zh) | 规则匹配方法、规则匹配装置、存储介质及电子设备 | |
JP7436077B2 (ja) | スキルの音声ウェイクアップ方法および装置 | |
CN108831444B (zh) | 用于语音对话平台的语义资源训练方法及系统 | |
CN112951233A (zh) | 语音问答方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN105335466A (zh) | 一种音频数据的检索方法与装置 | |
CN112286485B (zh) | 通过语音控制应用的方法、装置、电子设备与存储介质 | |
US10468031B2 (en) | Diarization driven by meta-information identified in discussion content | |
CN112989008A (zh) | 一种多轮对话改写方法、装置和电子设备 | |
CN112148844B (zh) | 机器人的信息回复方法及装置 | |
CN113741864B (zh) | 基于自然语言处理的语义化服务接口自动设计方法与系统 | |
CN112397053B (zh) | 语音识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN116686045A (zh) | 在没有完整转录本的情况下的端到端口语理解 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |