一种端到端的语音意图识别方法
专利汇可以提供一种端到端的语音意图识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种端到端的语音意图识别方法，涉及语音意图识别技术领域。现有语音意图识别的应用，大多都是先通过 语音识别 获取文本再进行意图识别，这种基于文本的意图识别方式，其准确率严重依赖于语音识别转译文本的准确率，存在语音意图识别不准确的文图。为解决该问题，本发明技术方案要点是输入待识别语音，对其进行降噪、特征提取处理，将待识别语音转化为包含声音信息的 特征向量 ，再将特征向量输入至语音意图识别模型，输出语音意图。其中，语音意图识别模型采用 深度学习 网络的预训练模型思想。本发明达到了减少语音识别造成的信息缺失，提高语音意图识别准确率的效果。，下面是一种端到端的语音意图识别方法专利的具体信息内容。
1.一种端到端的语音意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、输入待识别语音，对其进行降噪、特征提取处理，将待识别语音转化为包含声音信息的特征向量；
S2、将特征向量输入至语音意图识别模型，输出语音意图。
步骤S2中，语音意图识别模型包括有预训练模型和意图识别训练模型两部分，具体模型训练包括以下步骤：
S2.1、收集并截取大量包含用户意图的语音，人工标注用户语音中所包含的用户意图类别，得到大量带有意图标签的用户语音；
S2.2、将带有用户意图的语音，通过预训练模型，训练出包含语音意图特征的音素和字素；
S2.3、将带有意图标签的用户语音作为训练集，载入预训练模型，构建意图识别训练模型。
预训练模型的构建包括如下步骤：
a、接收声序列数据输入；
b、使用卷积神经网络提取语音特征；
c、使用循环神经网络提取音素、字素特征；
d、调整神经网络参数形成预训练模型。
2.根据权利要求1所述的一种端到端的语音意图识别方法，其特征在于：在预训练模型的基础上，语音意图识别模型的构建包括如下步骤：
a、接收包含意图标签的语音输入数据；
b、载入预先训练完成的预训练模型，导入循环神经网络中进行意图识别训练模型训练；
c、针对输入的语音数据进行模型参数的调整，完成语音意图识别模型训练。
一种端到端的语音意图识别方法
技术领域
背景技术
发明内容
S1、输入待识别语音，用语音识别模块对其进行降噪、特征提取处理，将待识别语音转化为特征序列；
S2、将特征序列直接输入至语音意图识别模型，输出语音意图。
S2.2、将带有用户意图的语音，通过预训练模型，训练出包含语音意图特征的音素和字素；
S2.3、将带有意图标签的用户语音作为训练集，载入预训练模型，构建意图识别训练模型。
b、载入预先训练完成的预训练模型，导入循环神经网络中进行意图识别训练模型训练；
c、针对输入的语音数据进行模型参数的调整，完成语音意图识别模型训练。
2.通过预训练模型的构建，使用卷积神经网络提取语音特征，卷积神经网络中，一般用卷积核去提取特征，这些初始化的卷积核会在反向传播的过程中，在迭代中被一次又一次的更新，无限地逼近我们的真实语音，形成包含语音特征的特征向量集；
3.通过语音意图训练模型的构建，载入训练模型能避免文字长短不均带来的处理困难，循环神经网络可以对时间序列上的变化进行建模，能够学习到语言先后的关联关系，从而形成了音素、字素到意图的语言模型。
附图说明
具体实施方式
S2、将特征向量输入至语音意图识别模型，输出语音意图。
S2.2、将带有用户意图的语音，通过预训练模型，训练出包含语音意图特征的音素和字素；
S2.3、将带有意图标签的用户语音作为训练集，载入预训练模型，构建意图识别训练模型。
b、使用卷积神经网络提取语音特征；
c、使用循环神经网络提取音素、字素特征；
d、调整神经网络参数形成预训练模型。
b、载入预先训练完成的预训练模型，导入循环神经网络中进行意图识别训练模型训练；
c、针对输入的语音数据进行模型参数的调整，完成语音意图识别模型训练。
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