语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：将待识别语音对应的初始识别文本的多个候选分词输入至第一模型进行识别，获得所述多个候选分词对应的多个目标分词，所述第一模型用于识别金融机构的专有词汇；对所述多个目标分词和初始分词进行排列获得多个中间文本，所述初始分词为所述初始识别文本中除所述多个候选分词外的其它分词；将所述多个中间文本输入至第二模型中，获得所述多个中间文本对应的逻辑评分；基于所述多个中间文本对应的逻辑评分确定所述待识别语音的目标识别文本。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述待识别语音输入至通用识别模型，获得所述初始识别文本，所述通用识别模型用于识别通用分词。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述初始识别文本与字典库进行匹配，基于匹配结果对所述初始识别文本进行划分获得多个所述初始分词；基于所述待识别语音的语音特征对所述待识别语音进行标注，获得多个标注文本；将所述多个标注文本与多个所述初始分词进行比对，根据比对结果从多个所述初始分词中确定所述多个候选分词，所述候选分词与所述标注文本的相似度小于相似度阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型的训练过程包括：获取所述金融机构的多个专有词汇，为所述多个专有词汇中的每一个专有词汇设置多个模型权重；基于所述多个专有词汇以及与所述多个专有词汇中每一个专有词汇对应的多个模型权重进行模型训练，获得所述多个专有词汇对应的目标模型权重；基于所述多个专有词汇以及与所述多个专有词汇对应的目标模型权重，获得所述第一模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型的训练过程包括：获取所述金融机构的多个历史行业文本以及多个基础文本；对所述多个历史行业文本以及所述多个基础文本进行预处理；基于预处理后的所述多个历史行业文本以及所述多个基础文本进行模型训练，获得所述第二模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个中间文本对应的逻辑评分确定所述待识别语音的目标识别文本，包括：将所述多个中间文本中逻辑评分最高的所述中间文本确定为所述待识别语音的目标识别文本。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述待识别语音的目标识别文本对客户服务进行质检。8.一种语音识别装置，其特征在于，所述装置包括：第一输入获得模块，用于将待识别语音对应的初始识别文本的多个候选分词输入至第一模型进行识别，获得所述多个候选分词对应的多个目标分词，所述第一模型用于识别金融机构的专有词汇；排列模块，用于对所述多个目标分词和初始分词进行排列获得多个中间文本，所述初
始分词为所述初始识别文本中除所述多个候选分词外的其它分词；第二输入获得模块，用于将所述多个中间文本输入至第二模型中，获得所述多个中间文本对应的逻辑评分；确定模块，用于基于所述多个中间文本对应的逻辑评分确定所述待识别语音的目标识别文本。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种语音识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，该方法包括：将待识别语音对应的初始识别文本的多个候选分词输入至第一模型进行识别，获得多个候选分词对应的多个目标分词；对多个目标分词和初始分词进行排列获得多个中间文本；将多个中间文本输入至第二模型中，获得多个中间文本对应的逻辑评分；基于多个中间文本对应的逻辑评分确定待识别语音的目标识别文本。本申请提供的语音识别方法，能够提高对金融机构语音的识别准确性，进而提升金融机构对客户服务人员服务质量的质检效果。客户服务人员服务质量的质检效果。客户服务人员服务质量的质检效果。


技术研发人员：潘仰耀 张琛 汪贇 张彤 刘学源 张辰昱
受保护的技术使用者：上海浦东发展银行股份有限公司
技术研发日：2021.12.10
技术公布日：2022/4/15