一种唤醒模型训练方法、唤醒方法及电子设备与流程

技术特征：
1.一种唤醒模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：获取第一训练样本，所述第一训练样本包括唤醒词音频以及所述唤醒词的近音词音频；将所述第一训练样本分别输入到第一初始唤醒模型和第二初始唤醒模型，所述第一初始唤醒模型和所述第二初始唤醒模型相同；根据所述第一初始唤醒模型的输出和所述第二初始唤醒模型的输出，确定目标损失值；根据所述目标损失值调整所述第一初始唤醒模型的参数，得到唤醒模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一初始唤醒模型的输出和所述第二初始唤醒模型的输出，确定目标损失值，包括：获取所述第二初始唤醒模型的第一损失值；根据所述第一初始唤醒模型的输出和所述第二初始唤醒模型的输出确定第二损失值；根据所述第一损失值、所述第二损失值和预设损失函数，确定所述目标损失值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一训练样本分别输入到第一初始唤醒模型和第二初始唤醒模型，包括：对于所述第一训练样本中的每个目标样本，将所述目标样本输入至所述第一初始唤醒模型，获得所述第一初始唤醒模型的输出；将所述目标样本输入至所述第二初始唤醒模型，获得所述第二初始唤醒模型的输出。4.一种唤醒方法，其特征在于，包括：获取待识别音频；将所述待识别音频输入到唤醒模型中进行识别，得到识别结果，所述唤醒模型根据权利要求1
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3中任一项所述的唤醒模型训练方法确定；根据所述识别结果确定是否执行唤醒操作。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别结果确定是否执行唤醒操作，包括：根据所述识别结果，获取解码图中唤醒词的路径得分和所述解码图中最高路径得分，所述解码图根据所述唤醒词构建；获取所述最高路径得分对应的目标路径中每次跳转的概率值；根据所述唤醒词的路径得分、所述解码图中最高路径得分，以及所述目标路径中每次跳转的概率值，确定是否执行唤醒操作。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述唤醒词的路径得分、所述解码图中最高路径得分，以及所述目标路径中每次跳转的概率值，确定是否执行唤醒操作，包括：根据所述唤醒词的路径得分和所述最高路径得分，获得第一数值；将所述目标路径中每次跳转的概率值之和作为中间数值；根据所述第一数值和所述中间数值，获得第二数值；若所述第一数值小于第一阈值，且所述第二数值小于第二阈值，确定执行唤醒操作。7.一种电子设备，其特征在于，包括如下步骤：第一获取模块，用于获取第一训练样本，所述第一训练样本包括唤醒词音频以及所述
唤醒词的近音词音频；输入模块，用于将所述第一训练样本分别输入到第一初始唤醒模型和第二初始唤醒模型，所述第一初始唤醒模型和所述第二初始唤醒模型相同；确定模块，用于根据所述第一初始唤醒模型的输出和所述第二初始唤醒模型的输出，确定目标损失值；第二获取模块，用于根据所述目标损失值调整所述第一初始唤醒模型的参数，得到唤醒模型。8.一种电子设备，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取待识别音频；第二获取模块，用于将所述待识别音频输入到唤醒模型中进行识别，得到识别结果；判定模块，用于根据所述识别结果确定是否执行唤醒操作。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的唤醒模型训练方法的步骤，或者，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求4至6中任一项所述的唤醒方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的唤醒模型训练方法的步骤，或者，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求4至6中任一项所述的唤醒方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种唤醒模型训练方法、唤醒方法及电子设备，该方法包括：获取第一训练样本，所述第一训练样本包括唤醒词音频以及所述唤醒词的近音词音频；将所述第一训练样本分别输入到第一初始唤醒模型和第二初始唤醒模型，所述第一初始唤醒模型和所述第二初始唤醒模型相同；根据所述第一初始唤醒模型的输出和所述第二初始唤醒模型的输出，确定目标损失值；根据所述目标损失值调整所述第一初始唤醒模型的参数，得到唤醒模型。在保障唤醒模型维持第一初始唤醒模型原有的识别准确率的基础上，唤醒模型对特定的唤醒词(即第一训练样本中的唤醒词)音频的识别准确率也有提升，从而有效改善唤醒词串扰问题，降低误唤醒率。降低误唤醒率。降低误唤醒率。


技术研发人员：李良斌 冯大航 陈孝良
受保护的技术使用者：北京声智科技有限公司
技术研发日：2021.09.10
技术公布日：2021/12/12