语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种语音识别模型的匹配方法，其特征在于，包括：若语音识别模型识别当前语音时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；其中，所述当前语音指代在所述当前采集环境下采集的语音；基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；利用所述语音识别模型解码所述修正后音频特征，得到所述当前语音的语音识别结果。2.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数，包括：获得多个备选系数；针对每一个所述备选系数，利用所述备选系数修正所述样本语音的音频特征，得到所述备选系数对应的修正后样本音频特征；用所述语音识别模型分别解码每一个所述备选系数对应的所述修正后样本音频特征，得到每一个所述备选系数对应的所述样本语音的语音识别结果；选取多个所述样本语音的语音识别结果中，准确率最高的所述样本语音的识别结果，并将准确率最高的所述样本语音的识别结果对应的所述备选系数确定为修正系数。3.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征，包括：将所述修正系数与所述当前语音的音频特征相乘，得到的乘积作为所述修正后音频特征。4.根据权利要求1所述的匹配方法，其特征在于，所述制作符合当前采集环境的样本语音，包括：获得预先录制的初始语音；在所述初始语音中添加符合所述当前采集环境的噪音信息，得到符合当前采集环境的样本语音。5.一种语音识别模型的匹配装置，其特征在于，包括：制作单元，用于若语音识别模型识别当前语音时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；其中，所述当前语音指代在所述当前采集环境下采集的语音；确定单元，用于基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；修正单元，用于利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；解码单元，用于利用所述语音识别模型解码所述修正后音频特征，得到所述当前语音的语音识别结果。6.根据权利要求5所述的匹配装置，其特征在于，所述确定单元基于所述语音识别模型获得所述样本语音的语音识别结果，并根据所述样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数时，具体用于：
获得多个备选系数；针对每一个所述备选系数，利用所述备选系数修正所述样本语音的音频特征，得到所述备选系数对应的修正后样本音频特征；用所述语音识别模型分别解码每一个所述备选系数对应的所述修正后样本音频特征，得到每一个所述备选系数对应的所述样本语音的语音识别结果；选取多个所述样本语音的语音识别结果中，准确率最高的所述样本语音的识别结果，并将准确率最高的所述样本语音的识别结果对应的所述备选系数确定为修正系数。7.根据权利要求5所述的匹配装置，其特征在于，所述修正单元利用所述修正系数修正所述当前语音的音频特征，得到修正后音频特征时，具体用于：将所述修正系数与所述当前语音的音频特征相乘，得到的乘积作为所述修正后音频特征。8.根据权利要求5所述的匹配装置，其特征在于，所述制作单元制作符合当前采集环境的样本语音时，具体用于：获得预先录制的初始语音；在所述初始语音中添加符合所述当前采集环境的噪音信息，得到符合当前采集环境的样本语音。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序，具体用于实现如权利要求1至4任意一项所述的语音识别模型的匹配方法。10.一种计算机存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，具体用于实现如权利要求1至4任意一项所述的语音识别模型的匹配方法。

技术总结
本申请提供一种语音识别模型的匹配方法、装置、设备和存储介质，方法包括，若语音识别模型识别当前语音(指代在当前采集环境下采集的语音)时准确率低于准确率阈值，制作符合当前采集环境的样本语音；基于语音识别模型获得样本语音的语音识别结果，并根据样本语音的语音识别结果的准确率确定修正系数；利用修正系数修正当前语音的音频特征，得到修正后音频特征；利用语音识别模型解码修正后音频特征，得到当前语音的语音识别结果。当语音识别模型准确率降低时，本方案只需根据样本语音确定出修正系数，即可完成语音识别模型的匹配，不需要重新训练语音识别模型，显著提高了匹配语音识别模型的效率。别模型的效率。别模型的效率。


技术研发人员：岑吴镕 李骊
受保护的技术使用者：北京华捷艾米科技有限公司
技术研发日：2021.06.04
技术公布日：2021/9/3