語音識別方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及語音控制領域，尤其涉及語音識別方法和裝置。
【背景技術】
[0002]傳統(tǒng)的家用電器用遙控器、面板按鍵進行人機交互，語音識別技術使機器夠通過語音遠程控制，用語音控制終端成為一種新的人機交互方式。終端語音識別包括兩種方式，第一種方式為離線識別方式，即將識別引擎嵌入到本端的CPU上，在本端的CPU上運行識別算法，稱為離線式識別；第二種為云端識別方式，將識別引擎運行在云端服務器，終端設備通過網絡連接云端服務器，把接收到的音頻信號發(fā)送給云端服務器，云端服務器把識別結果返回給終端，這種識別稱為在線式識別。離線識別不需要經過網絡傳輸，因此響應速度快，但由于受制于設備CPU性能影響，CPU處理能力有限，識別引擎算法較簡單，因此識別準確度一般，在線識別引擎在云端服務器運行，可利用云服務器的強大處理能力，運行更復雜的識別引擎算法，從而使識別準確度大大提高，但受網絡質量的影響，局限性較高。

【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明的主要目的在于提出一種語音識別方法，旨在保證語音識別準確性的同時，提高語音識別的靈活性。
[0004]為實現上述目的，本發(fā)明提供的一種語音識別方法，所述語音識別方法包括以下步驟:
[0005]在接收到語音信號時，且當前的網絡狀態(tài)正常時，將接收到的語音信號發(fā)送至預設的識別服務器進行識別，并獲取識別服務器反饋的識別結果；
[0006]對接收到的語音信號進行本端識別，并獲取識別結果；
[0007]計算各個識別結果對應的識別準確度；
[0008]將識別準確度最高的識別服務器反饋的識別結果作為所述語音信號的識別結果。
[0009]優(yōu)選地，所述語音識別方法還包括:
[0010]在當前的網絡狀態(tài)異常時，對接收到的語音信號進行本端識別，并獲取所述語音信號對應的識別結果；
[0011]將所述識別結果作為所述語音信號的識別結果。
[0012]優(yōu)選地，所述計算各個識別結果對應的識別準確度的步驟包括:
[0013]基于所述識別結果確定各個服務器以及本端識別對應的識別參數；
[0014]調用終端預存的服務器以及本端識別對應的識別準確度；
[0015]根據預設的權重分別對所述識別參數以及所述識別準確度進行加權平均，以確定各個識別結果對應的識別準確度。
[0016]優(yōu)選地，所述識別參數包括服務器和本端的響應時長、識別結果匹配度、以及性能參數。
[0017]優(yōu)選地，所述將識別準確度最高的識別服務器反饋的識別結果作為所述語音信號的識別結果的步驟之后，所述語音識別方法還包括:
[0018]對所述識別結果對應的服務器或本端的識別準確度增加一預設值。
[0019]此外，為實現上述目的，本發(fā)明還提出一種語音識別裝置，所述語音識別裝置包括:
[0020]遠程識別模塊，用于在接收到語音信號時，且當前的網絡狀態(tài)正常時，將接收到的語音信號發(fā)送至預設的識別服務器進行識別，并獲取識別服務器反饋的識別結果；
[0021]本端識別模塊，用于對接收到的語音信號進行本端識別，并獲取識別結果；
[0022]準確度計算模塊，用于計算各個識別結果對應的識別準確度；
[0023]處理模塊，用于將識別準確度最高的識別服務器反饋的識別結果作為所述語音信號的識別結果。
[0024]優(yōu)選地，所述本端識別模塊，還用于在當前的網絡狀態(tài)異常時，對接收到的語音信號進行本端識別，并獲取所述語音信號對應的識別結果；所述處理模塊，還用于將所述識別結果作為所述語音信號的識別結果
[0025]優(yōu)選地，所述準確度計算模塊包括:
[0026]確定單元，用于基于所述識別結果確定各個服務器以及本端識別對應的識別參數；
[0027]調用單元，用于調用終端預存的服務器以及本端識別對應的識別準確度；
[0028]所述確定單元，還用于根據預設的權重分別對所述識別參數以及所述識別準確度進行加權平均，以確定各個識別結果對應的識別準確度。
[0029]優(yōu)選地，所述識別參數包括服務器和本端的響應時長、識別結果匹配度、以及性能參數。
[0030]優(yōu)選地，所述語音識別裝置還包括:調整模塊，用于對所述識別結果對應的服務器或本端的識別準確度增加一預設值。
[0031]本發(fā)明提出的語音識別方法和裝置，在接收到語音信號時，且當前的網絡狀態(tài)正常時，將接收到的語音信號發(fā)送至預設的識別服務器進行識別，并獲取識別服務器反饋的識別結果；對接收到的語音信號進行本端識別，并獲取識別結果；計算各個識別結果對應的識別準確度；將識別準確度最高的識別服務器反饋的識別結果作為所述語音信號的識別結果，提高對語音信號識別的準確率以及靈活度。
【附圖說明】
[0032]圖1為本發(fā)明語音識別方法較佳實施例的流程示意圖；
[0033]圖2為圖1中步驟S30的細化流程示意圖；
[0034]圖3為本發(fā)明語音識別裝置較佳實施例的功能模塊示意圖；
[0035]圖4為圖3中準確度計算模塊的細化功能模塊示意圖。
[0036]本發(fā)明目的的實現、功能特點及優(yōu)點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0037]應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0038]本發(fā)明提供一種語音識別方法。
[0039]參照圖1，圖1為本發(fā)明語音識別方法較佳實施例的流程示意圖。
[0040]本實施例提出一種語音識別方法，所述語音識別方法包括以下步驟:
[0041 ] 步驟S10，在接收到語音信號時，且當前的網絡狀態(tài)正常時，將接收到的語音信號發(fā)送至預設的識別服務器進行識別，并獲取識別服務器反饋的識別結果；
[0042]在本實施例中，在接收到語音信號時，可判斷當前的網絡狀態(tài)，在終端可已經連接網絡且可正常通信是，判定當前的網絡狀態(tài)正常。識別服務器對接收到的語音信號的識別過程如下，獲取接收到的語音信號對應的波形，并確定該波形對應的控制代碼，將該控制代碼作為語音信號的識別結果。
[0043]本領域技術人員可以理解的是，為提高語音信號識別的準確率，可對接收到的語音信號進行降噪以及濾波處理后，將處理后的語音信號發(fā)送至服務器。識別服務器可為不同廠家的服務器，也可為同一廠家放置在不同位置的服務器。
[0044]步驟S20，對接收到的語音信號進行本端識別，并獲取識別結果；
[0045]在本實施例中，本端識別過程與服務器的識別過程相似，在此不再贅述。本領域技術人員可以理解的是，步驟SlO和步驟S20之間沒有先后順序。
[0046]步驟S30，計算各個識別結果對應的識別準確度；
[0047]在本實施例中，計算各個識別結果對應的識別準確度的具體過程如圖2所示，所述步驟S30包括:
[0048]步驟S31，基于所述識別結果確定各個服務器以及本端識別對應的識別參數；
[0049]步驟S33，調用終端預存的服務器以及本端識別對應的