專利名稱：一種語音識別設備的更新方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及語音識別技術(shù)，尤其涉及一種語音識別設備的更新方法、裝置及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
語音識別技術(shù)是使得機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹募夹g(shù)。其中，語音識別引擎通常包含聲學模型和語言模型，其中，聲學模型負責完成語音到音素(如英語中的音標、中文中拼音的聲韻母)的轉(zhuǎn)換，語言模型負責完成音素到文本的轉(zhuǎn)換，聲學模型和語言模型兩者配合完成語音到文本的識別過程?，F(xiàn)有技術(shù)中有三種語音識別技術(shù):第一種是基于云端識別引擎的語音識別技術(shù)，第二種是基于本地語音識別引擎的語音識別技術(shù)，第三種是同時基于本地語音識別引擎和云端識別引擎的語音識別技術(shù)。然而在現(xiàn)有技術(shù)中，由于本地語音識別引擎的準確度較低，導致本地語音識別引擎的識別率低，影響了語音識別率。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明提供一種語音識別設備的更新方法、裝置及系統(tǒng)，以提高語音識別率。為達到上述目的，本發(fā)明實施例采用如下技術(shù)方案:第一方面，本發(fā)明提供了一種語音識別設備的更新方法，包括:接收語音輸入信號；利用本地語音識 別設備對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果;從所述本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中所述云端語音識別結(jié)果是在所述本地語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別的同時，利用所述云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及所述最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新。在第一方面的第一種可能實現(xiàn)方式中，所述利用本地識別引擎對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果包括:利用本地識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果。在第一方面的第二種可能實現(xiàn)方式中，所述從所述本地語音識別結(jié)果和從云端語音識別設備獲得云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果包括:結(jié)合語音識別參數(shù)確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性；當所述本地語音識別結(jié)果的可靠性滿足預設條件時，將所述本地語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果；當所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足所述預設條件時，將所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。在第一方面的第三種可能實現(xiàn)方式中，所述結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及所述最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求包括:當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果正確且利用所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求；當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果錯誤且由所述用戶獲取到正確的語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求。在第一方面的第四種可能實現(xiàn)方式中，所述當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新包括:當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的命令詞識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別正確但文本識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的語言模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包和語言模型增量更新包分別對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型進行更新。`
結(jié)合第一方面的第四種可能實現(xiàn)方式，在第一方面的第五種可能實現(xiàn)方式中，所述方法還包括:將正確的語音識別結(jié)果發(fā)送給所述云端語音識別設備。結(jié)合第一方面或第一方面的第一種或第二種或第三種可能實現(xiàn)方式或者結(jié)合第一方面的第五種可能實現(xiàn)方式，在第一方面的第六種可能實現(xiàn)方式中，所述方法還包括:統(tǒng)計所述本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備。第二方面，本發(fā)明提供了一種語音識別設備的更新方法，包括:接收語音輸入信號；利用云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果;當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新；其中，所述本地語音識別結(jié)果是在所述云端語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得所述云端語音識別結(jié)果的同時，利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；所述最終語音識別結(jié)果是從所述云端語音識別結(jié)果和所述本地語音識別結(jié)果中獲取的。在第二方面的第一種可能實現(xiàn)方式中，所述利用云端識別引擎對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果包括:利用云端識別設備中的云端聲學模型和云端語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果。在第二方面的第二種可能實現(xiàn)方式中，當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新包括:當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，獲取本地語音識別設備中需要更新的模型類型；當所述需要更新的模型類型為本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成聲學模型增量更新包，并利用所述聲學模型增量更新包對所述本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型和本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包對所述本地語言模型和本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包對所述本地語言模型進行更新。結(jié)合第二方面的第一種或者第二種可能實現(xiàn)方式，在第二方面的第三種可能實現(xiàn)方式中，所述方法還包括:·
定期更新所述云端識別設備中的詞匯；和/或接收所述本地語音識別設備發(fā)送的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，利用所述使用頻率對所述云端識別設備中的詞匯進行更新。第三方面，本發(fā)明提供了一種語音識別設備的更新裝置，包括:接收單元，用于接收語音輸入信號；識別單元，用于利用本地語音識別設備對所述接收單元接收的語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果；選擇單元，用于從所述識別單元獲得的本地語音識別結(jié)果和從云端語音識別設備獲得的云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中所述云端語音識別結(jié)果是在所述本地語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別的同時，利用所述云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；處理單元，用于結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及從所述選擇單元獲得的最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求；更新單元，用于當所述處理單元確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新。在第三方面的第一種可能實現(xiàn)方式中，所述識別單元具體用于利用本地識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果。在第三方面的第二種可能實現(xiàn)方式中，所述選擇單元包括:判斷模塊，用于結(jié)合語音識別參數(shù)確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性；選擇模塊，用于當所述判斷模塊確定本地語音識別結(jié)果的可靠性滿足預設條件時，將所述本地語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果；當所述判斷模塊確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足所述預設條件時，將所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。
在第三方面的第三種可能實現(xiàn)方式中，所述處理單元具體用于:當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果正確且利用所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求；當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果錯誤且由所述用戶獲取到正確的語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求。在第三方面的第四種可能實現(xiàn)方式中，所述更新單元具體用于:當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的命令詞識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別正確但文本識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的語言模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包和語言模型增量更新包分別對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型進行更新。在第三方面的第五種可能實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括:發(fā)送單元，用于將所述處理單元確定的正確的語音識別結(jié)果發(fā)送給所述云端語音識別設備。結(jié)合本發(fā)明的第三方面或者第三方面的第一-第五可能實現(xiàn)方式中的任意一種可能實現(xiàn)方式，在第三方·面的第六種可能實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括:統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計從所述識別單元獲取的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備。第四方面，本發(fā)明提供了一種語音識別設備的更新裝置，包括:接收單元，用于接收語音輸入信號；識別單元，用于利用云端語音識別設備對所述接收單元接收的語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果；更新單元，用于當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新；其中，所述本地語音識別結(jié)果是在所述云端語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得所述云端語音識別結(jié)果的同時，利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；所述最終語音識別結(jié)果是從所述云端語音識別結(jié)果和所述本地語音識別結(jié)果中獲取的。在第四方面的第一種可能實現(xiàn)方式中，所述識別單元具體用于:利用云端識別設備中的云端聲學模型和云端語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語首識別結(jié)果。在第四方面的第二種可能實現(xiàn)方式中，所述更新單元包括:信息獲取模塊，用于當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，獲取本地語音識別設備中需要更新的模型類型；
更新模塊，用于當所述信息獲取模塊獲取的需要更新的模型類型為本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成聲學模型增量更新包，并利用所述聲學模型增量更新包對所述本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型和本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包對所述本地語言模型和本地聲學模型進行更新；當所述信息獲取模塊獲取的需要更新的模型類型為本地語言模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包對所述本地語言模型進行更新。在第四方面的第三種可能實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括:詞匯更新單元，用于定期更新所述云端識別設備中的詞匯；和/或用于接收所述本地語音識別設備發(fā)送的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，利用所述使用頻率對所述云端識別設備中的詞匯進行更新。第五方面，本發(fā)明提供了一種語音識別設備更新裝置系統(tǒng)，包括:如第三方面所述的語音識別設備更新裝置以及如第四方面所述的語音識別設備更新裝置。本發(fā)明實施例提供的語音識別設備的更新方法，當結(jié)合本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果不可靠時，可利用云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新，因而避免了現(xiàn)有技術(shù)中在無法獲得云端語音識別結(jié)果時本地語音識別設備由于模型的限制而無法擴展的限制，因此，利用本發(fā)明實施例的方法、裝置和系統(tǒng)，提高了語音識別率。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易 見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例一的語音識別設備的更新方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實施例三的語音識別設備的更新方法的流程圖；圖3為本發(fā)明實施例四的語音識別設備的更新裝置示意圖；圖4為本發(fā)明實施例四的語音識別設備的更新裝置示意圖；圖5為本發(fā)明實施例五的語音識別設備的更新裝置示意圖；圖6為本發(fā)明實施例五的語音識別設備的更新裝置的結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。如圖1所示，本發(fā)明實施例一的語音識別設備的更新方法包括:
步驟11、本地語音識別設備接收語音輸入信號。在此步驟中，首先啟動本地語音識別設備的語音識別類軟件，當用戶開始說話時，本地語音識別設備即接收語音輸入信號。步驟12、利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語首識別結(jié)果。在此步驟中，主要是利用本地識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果。其中，本地聲學模型和本地語言模型的具體的識別方法和現(xiàn)有技術(shù)中的相同，在此不再贅述。步驟13、從所述本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中所述云端語音識別結(jié)果是在所述本地語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別的同時，利用所述云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的。在此步驟中，首先結(jié)合應用上下文環(huán)境、置信度等語音識別參數(shù)確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性，即確定本地語音識別結(jié)果的準確性是否滿足要求。其中，應用上下文環(huán)境指的是用戶使用的場景的一些信息，如用戶前一次語音為“打電話”，則之后進行語音識別時用戶使用的場景應該就是人名的識別；如用戶前一次語音為“發(fā)短信給張三”，則之后進行語音識別時用戶使用的場景應該就是短信內(nèi)容的聽寫識別。置信度指的是識別結(jié)果的可信任程度，取值一般在0-100之間，如識別結(jié)果“張三”的置信度為80，則表明其可靠性較高，則該識別結(jié)果可以接受；又如“李四”的置信度為20，則表明其可靠性較差，則該識別結(jié)果可以拒絕。在選取最終識別結(jié)果 時，如果本地語音識別結(jié)果的可靠性滿足預設條件，則將所述本地語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。如果所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足所述預設條件，由于存在一定的網(wǎng)絡時延，則會繼續(xù)等待云端語音識別結(jié)果，然后將所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。例如，所述預設條件可以為置信度為90。如果本地語音識別結(jié)果的置信度為90以上，則將本地語音識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，否則將云端語音識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果。步驟14、結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及所述最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求。在此步驟中，所述最終語音識別結(jié)果需要通過用戶界面(User Interface, UI)提供給用戶，供用戶操作，然后再根據(jù)用戶的操作獲取用戶反饋信息。而對最終語音識別結(jié)果的判斷是通過獲取的用戶反饋信息來決定的。例如，如在本地命令詞識別中，用戶取消了相應的操作，則獲取的用戶反饋信息表示最終識別結(jié)果錯誤；在短信聽寫中，用戶修改了短信文本，則獲取的用戶反饋信息表示最終識別結(jié)果錯誤，但是修改后的文本為正確識別結(jié)果。由此可以看出，在獲取用戶反饋信息的同時，還可確定正確的語音識別結(jié)果。此外，當獲得正確的語音識別結(jié)果后，還可將正確的語音識別結(jié)果發(fā)送給所述云端語音識別設備。因此，在此步驟中，當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果正確且利用所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求。當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果錯誤且由所述用戶獲取到正確的語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求。
而如果最終語音識別結(jié)果正確且本地語音識別結(jié)果正確，則用戶無需進行任何操作，也就無需獲得用戶反饋信息?；蛘?，最終語音識別結(jié)果錯誤，但是用戶沒有反饋正確識別結(jié)果，那么也無需獲得用戶反饋信息。步驟15、當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新。在此步驟中，當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的命令詞識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新。當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別正確但文本識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的語言模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新。當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包和語言模型增量更新包分別對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型進行更新。具體的，本地命令 詞識別及本地聽寫識別都是位于本地識別設備中，是本地識別設備的兩種功能。其中，本地命令詞識別主要用于對固定的句型、人名、命令詞的識別等，如“打電話給張三”、“打開音樂播放器”等固定命令詞；本地聽寫識別主要用于對連續(xù)語音的識別，如短信內(nèi)容的聽寫，如“今天晚飯吃了嗎？ ”等。在本地命令詞識別中，如果用戶期望的命令詞為“打電話給張三”，但最終語音識別結(jié)果為“打電話給李四”，則用戶會取消這個最終語音識別結(jié)果，或從備選列表(如果有的話)選取“李四”，以標識最終語音識別結(jié)果識別錯誤。那么通過用戶的此種操作，即可獲知最終語音識別結(jié)果是錯誤的。又例如，在短信聽寫中，如果用戶對最終語音識別結(jié)果作了修改，則表明最終語音識別結(jié)果中的聽寫內(nèi)容有誤，且可以獲取用戶修改后的文本作為最終語音識別結(jié)果。在此種情況下，可確定需要對本地聲學模型進行更新。因此，需利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新。在本地聽寫識別中，例如，最終語音識別結(jié)果中為“中國隊表現(xiàn)十分給立”，用戶修改后的最終語音識別結(jié)果為“中國隊表現(xiàn)十分給力”，“立”與“力”拼音串相同，此時，確定對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新。又例如，最終語音識別結(jié)果中為“春節(jié)晚會很明白”，而用戶修改后的最終語音識別結(jié)果最終結(jié)果為“春節(jié)晚會很精彩”，此時，確定對所述本地語音識別設備中的本地語言模型和本地聲學模型都進行更新。由上可以看出，本發(fā)明實施例一的語音識別設備的更新方法，當結(jié)合本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果不可靠時，可利用云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新，因而避免了現(xiàn)有技術(shù)中在無法獲得云端語音識別結(jié)果時本地語音識別設備由于模型的限制而無法擴展的限制，因此，利用本發(fā)明實施例的方法，提高了語音識別率。在本發(fā)明實施例一的基礎上，本發(fā)明實施例而的語音識別設備的更新方法還包括:統(tǒng)計所述本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備。例如，可按照設定的時間間隔，如每月，統(tǒng)計所述本地語音識別結(jié)果中熱頻詞的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備，以擴充本地語音識別中熱頻詞的識別。如圖2所示，本發(fā)明實施例三的語音識別設備的更新方法包括:步驟21、云端語音識別設備接收語音輸入信號。在此步驟中，與步驟11類似的，首先啟動云端語音識別設備的語音識別類軟件，當用戶開始說話時，云端語音識別設備即接收語音輸入信號。步驟22、利用云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語首識別結(jié)果。在此步驟中，主要是利用云端識別設備中的云端聲學模型和云端語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果。其中，云端聲學模型和云端語言模型的具體的識別方法和現(xiàn)有技術(shù)中的相同，在此不再贅述。步驟23、當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新；其中，所述本地語音識別結(jié)果是在所述云端語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得所述云端語音識別結(jié)果的同時，利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；所述最終語音識別結(jié)果是從所述云端語音識別結(jié)果和所述本地語音識別結(jié)果中獲取的。在此步驟中，當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，獲取本地語音識別設備中需要更新的模型類型。當所述需要更新的模型類型為本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成聲學模型增量更新包，并利用所述聲學模型增量更新包對所述本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型和本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包對所述本地語言模型和本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包對所述本地語言模型進行更新。由上可以看出，本發(fā)明實施例二的語音識別設備的更新方法，當結(jié)合本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果不可靠時，可利用云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新，因而避免了現(xiàn)有技術(shù)中在無法獲得云端語音識別結(jié)果時本地語音識別設備由于模型的限制而無法擴展的限制，因此，利用本發(fā)明實施例的方法，提高了語音識別率。在本發(fā)明實施例三的基礎上，本發(fā)明實施例四的語音識別設備的更新方法還可包括:定期(如每月等)更新所述云端識別設備中的詞匯。以及所述云端識別設備還可接收所述本地語音識別設備發(fā)送的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，利用所述使用頻率對所述云端識別設備中的詞匯進行更新，以進一步提高識別率。如圖3所示，本發(fā)明實施例四的語音識別設備的更新裝置，包括:接收單元3 1，用于接收語音輸入信號；識別單元32，用于利用本地語音識別設備對所述接收單元接收的語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果；選擇單元33，用于從所述識別單元獲得的本地語音識別結(jié)果和從云端語音識別設備獲得的云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中所述云端語音識別結(jié)果是在所述本地語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別的同時，利用所述云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；處理單元34，用于結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及從所述選擇單元獲得的最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求；更新單元35，用于當所述處理單元確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新。其中，所述識別單元32具體用于利用本地識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果。所述選擇單元33可包括:判斷模塊，用于結(jié)合語音識別參數(shù)確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性；選擇模塊，用于當所述判斷模塊確定本地語音識別結(jié)果的可靠性滿足預設條件時，將所述本地語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果；當所述判斷模塊確定所述本地語音識別結(jié)果的 可靠性不滿足所述預設條件時，將所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。所述處理單元34具體用于:當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果正確且利用所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求；當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果錯誤且由所述用戶獲取到正確的語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求。所述更新單元35具體用于:當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的命令詞識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別正確但文本識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的語言模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新；當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包和語言模型增量更新包分別對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型進行更新。由上可以看出，本發(fā)明實施例四的語音識別設備的更新裝置，當結(jié)合本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果不可靠時，可利用云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新，因而避免了現(xiàn)有技術(shù)中在無法獲得云端語音識別結(jié)果時本地語音識別設備由于模型的限制而無法擴展的限制，因此，利用本發(fā)明實施例的裝置，提高了語音識別率。如圖4所示，所述裝置還可包括:發(fā)送單元41，用于將所述處理單元確定的正確的語音識別結(jié)果發(fā)送給所述云端語音識別設備；統(tǒng)計單元42，用于統(tǒng)計從所述識別單元獲取的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備。如圖5所示，本發(fā)明實施例五的語音識別設備的更新裝置，包括:接收單元51，用于接收語音輸入信號；識別單元52，用于利用云端語音識別設備對所述接收單元接收的語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果；更新單元53，用于當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新；其中，所述本地語音識別結(jié)果是在所述云端語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得所述云端語音識別結(jié)果的同時，利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；所述最終語音識別結(jié)果是從所述云端語音識別結(jié)果和所述本地語音識別結(jié)果中獲取的。其中，所述識別單元52具體用于:利用云端識別設備中的云端聲學模型和云端語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果。所述更新單元53可包括:信息獲取模塊，用于當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，獲取本地語音識別設備中需要更新的模型類型；更新模塊，用于當所述信息獲取模塊獲取的需要更新的模型類型為本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成聲學模型增量更新包，并利用所述聲學模型增量更新包對所述本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型和本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包對所述本地語言模型和本地聲學模型進行更新；當所述信息獲取模塊獲取的需要更新的模型類型為本地語言模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包對所述本地語言模型進行更新。由上可以看出，本發(fā)明實施例五的語音識別設備的更新裝置，當結(jié)合本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果不可靠時，可利用云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新，因而避免了現(xiàn)有技術(shù)中在無法獲得云端語音識別結(jié)果時本地語音識別設備由于模型的限制而無法擴展的限制，因此，利用本發(fā)明實施例的裝置，提高了語音識別率。如圖6所示，本發(fā)明實施例五的語音識別設備的更新裝置還可包括:詞匯更新單元 54，用于定期更新所述云端識別設備中的詞匯；和/或用于接收所述本地語音識別設備發(fā)送的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，利用所述使用頻率對所述云端識別設備中的詞匯進行更新。其中，本發(fā)明實施例的語音設備的更新裝置的工作原理可參照前述方法是市里的描述。此外，本發(fā)明實施例還提供了一種語音識別設備的更新系統(tǒng)，包括實施例四和實施例五所述的語音設備的更新裝置。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory, ROM)或隨機存儲記憶體(Random Acces sMemory, RAM)等。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應以所述權(quán)利要求的保護范圍為準。
權(quán)利要求
1.一種語音識別設備的更新方法，其特征在于，包括: 接收語音輸入信號； 利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果；從所述本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中所述云端語音識別結(jié)果是在所述本地語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別的同時，利用所述云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的； 結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及所述最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求； 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用本地識別引擎對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果包括: 利用本地識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述本地語音識別結(jié)果和從云端語音識別設備獲得云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果包括: 結(jié)合語音識別參數(shù)確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性； 當所述本地語音識別結(jié)果的可靠性滿足預設條件時，將所述本地語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果； 當所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足所述預設條件時，將所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及所述最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求包括: 當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果正確且利用所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求； 當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果錯誤且由所述用戶獲取到正確的語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新包括: 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的命令詞識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新； 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別正確但文本識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的語言模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新； 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包和語言模型增量更新包分別對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型進行更新。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 將正確的語音識別結(jié)果發(fā)送給所述云端語音識別設備。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 統(tǒng)計所述本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備。
8.一種語音識別設備的更新方法，其特征在于，包括: 接收語音輸入信號； 利用云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果；當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新；其中，所述本地語音識別結(jié)果是在所述 云端語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得所述云端語音識別結(jié)果的同時，利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；所述最終語音識別結(jié)果是從所述云端語音識別結(jié)果和所述本地語音識別結(jié)果中獲取的。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述利用云端識別引擎對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果包括: 利用云端識別設備中的云端聲學模型和云端語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新包括: 當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，獲取本地語音識別設備中需要更新的模型類型； 當所述需要更新的模型類型為本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成聲學模型增量更新包，并利用所述聲學模型增量更新包對所述本地聲學模型進行更新； 當所述需要更新的模型類型為本地語言模型和本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包對所述本地語言模型和本地聲學模型進行更新； 當所述需要更新的模型類型為本地語言模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包對所述本地語言模型進行更新。
11.根據(jù)權(quán)利要求8-10任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 定期更新所述云端識別設備中的詞匯；和/或 接收所述本地語音識別設備發(fā)送的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，利用所述使用頻率對所述云端識別設備中的詞匯進行更新。
12.—種語音識別設備的更新裝置，其特征在于，包括: 接收單元，用于接收語音輸入信號； 識別單元，用于利用本地語音識別設備對所述接收單元接收的語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果； 選擇單元，用于從所述識別單元獲得的本地語音識別結(jié)果和從云端語音識別設備獲得的云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中所述云端語音識別結(jié)果是在所述本地語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別的同時，利用所述云端語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的； 處理單元，用于結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及從所述選擇單元獲得的最終語音識別結(jié)果確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求； 更新單元，用于當所述處理單元確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對所述本地語音識別設備進行更新。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于， 所述識別單元具體用于利用本地識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述選擇單元包括: 判斷模塊，用于結(jié)合語音識別參數(shù)確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性； 選擇模塊，用于當所述判斷模塊確定本地語音識別結(jié)果的可靠性滿足預設條件時，將所述本地語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果；當所述判斷模塊確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足所述預設條件時，將所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果。
15.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述處理單元具體用于: 當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果正確且利用所述云端語音識別結(jié)果作為所述最終語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求； 當獲取的用戶反饋信息表示所述最終語音識別結(jié)果錯誤且由所述用戶獲取到正確的語音識別結(jié)果時，確定所述本地語音識別結(jié)`果的可靠性不滿足要求。
16.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述更新單元具體用于: 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的命令詞識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型進行更新； 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別正確但文本識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的語言模型增量更新包對所述本地語音識別設備中的本地語言模型進行更新； 當確定所述本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，如果確定所述本地語音識別結(jié)果中的拼音串識別錯誤，則利用從所述云端語音識別設備獲得的聲學模型增量更新包和語言模型增量更新包分別對所述本地語音識別設備中的本地聲學模型和本地語言模型進行更新。
17.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 發(fā)送單元，用于將所述處理單元確定的正確的語音識別結(jié)果發(fā)送給所述云端語音識別設備。
18.根據(jù)權(quán)利要求12-16任一所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計從所述識別單元獲取的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，并將所述使用頻率發(fā)送給所述云端識別設備。
19.一種語音識別設備的更新裝置，其特征在于，包括: 接收單元，用于接收語音輸入信號；識別單元，用于利用云端語音識別設備對所述接收單元接收的語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果； 更新單元，用于當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用所述云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新；其中，所述本地語音識別結(jié)果是在所述云端語音設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得所述云端語音識別結(jié)果的同時，利用本地語音識別設備對所述語音輸入信號進行語音識別獲得的；所述最終語音識別結(jié)果是從所述云端語音識別結(jié)果和所述本地語音識別結(jié)果中獲取的。
20.根 據(jù)權(quán)利要求19所述的裝置，其特征在于， 所述識別單元具體用于:利用云端識別設備中的云端聲學模型和云端語言模型分別對所述語音輸入信號進行語音識別，獲得云端語音識別結(jié)果。
21.根據(jù)權(quán)利要求19所述的裝置，其特征在于，所述更新單元包括: 信息獲取模塊，用于當結(jié)合用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，獲取本地語音識別設備中需要更新的模型類型； 更新模塊，用于當所述信息獲取模塊獲取的需要更新的模型類型為本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成聲學模型增量更新包，并利用所述聲學模型增量更新包對所述本地聲學模型進行更新；當所述需要更新的模型類型為本地語言模型和本地聲學模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包和聲學模型增量更新包對所述本地語言模型和本地聲學模型進行更新；當所述信息獲取模塊獲取的需要更新的模型類型為本地語言模型時，獲取正確語音識別結(jié)果，生成語言模型增量更新包，并利用所述語言模型增量更新包對所述本地語言模型進行更新。
22.根據(jù)權(quán)利要求19所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 詞匯更新單元，用于定期更新所述云端識別設備中的詞匯；和/或用于接收所述本地語音識別設備發(fā)送的本地語音識別結(jié)果中詞語的使用頻率，利用所述使用頻率對所述云端識別設備中的詞匯進行更新。
23.一種語音識別設備更新裝置系統(tǒng)，其特征在于，包括: 如權(quán)利要求12-18任一所述的語音識別設備更新裝置以及如權(quán)利要求19-22任一所述的語音識別設備更新裝置。
全文摘要
本發(fā)明公開一種語音識別設備的更新方法、裝置及系統(tǒng)，涉及語音識別技術(shù)，為提高語音識別率而發(fā)明。方法包括接收語音輸入信號；利用本地語音識別設備對語音輸入信號進行語音識別，獲得本地語音識別結(jié)果；從本地語音識別結(jié)果和云端語音識別結(jié)果中獲取最優(yōu)識別結(jié)果作為最終語音識別結(jié)果，其中云端語音識別結(jié)果是在本地語音設備對語音輸入信號進行語音識別的同時，利用云端語音識別設備對語音輸入信號進行語音識別獲得的；結(jié)合獲取的用戶反饋信息以及最終語音識別結(jié)果確定本地語音識別結(jié)果的可靠性是否滿足要求；當確定本地語音識別結(jié)果的可靠性不滿足要求時，利用云端語音識別設備對本地語音識別設備進行更新。
文檔編號G10L15/34GK103247291SQ20131016391
公開日2013年8月14日 申請日期2013年5月7日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月7日
發(fā)明者徐丹華, 蔣洪睿, 鄭偉軍, 王細勇, 王青 申請人:華為終端有限公司