【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及涉及智能語音識別，尤其涉及一種交互式數據處理方法及處理系統。
技術介紹
1、隨著語音識別技術和人工智能的日益發展，智能語音助手在人們的生活和工作中得到廣泛使用。智能語音助手是一種通過智能對話與即時問答的智能交互，幫助用戶解決問題的應用程序。智能語音助手通過語音控制程序，使用戶能夠通過語音命令來操作設備或獲取信息，從而提供便利和效率。
2、然而現有的智能語音識別助手在交互性方面仍存在一定的局限性，無法滿足用戶日益復雜和多樣化的需求。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種交互式數據處理方法，包括：
2、采集用戶語言信息，將語音信息轉換為文字信息；
3、使用自然語言處理技術，對轉換后的文字信息進行語義分析和理解；
4、根據用戶的歷史交互記錄和當前語境，制定個性化交互策略，生成問答；
5、將問答合成為語音輸出給用戶。
6、如上所述的一種交互式數據處理方法，其中，將語音信息轉換為文字信息，具體包括如下子步驟：
7、構建語音識別模型，使用大量標注語音數據輸入語音識別模型進行模型訓練，以使其學習語音與文字之間的對應關系；
8、通過麥克風設備獲取用戶語音輸入，將獲取到的語音信息進行音頻預處理；
9、從預處理后的語音中提取代表性聲學特征；
10、將提取的代表性聲學特征輸入語音識別模型中，輸出預測的文字序列，對輸出的文字序列進行糾錯、標點添加、語法優化處理，以提高文字
11、如上所述的一種交互式數據處理方法，其中，語音識別模型的構建方法具體包括如下子步驟：
12、收集大量語音數據，包括不同的說話者、口音、語速、背景噪音音頻數據，對這些音頻數據進行預處理，包括音頻裁剪、歸一化、分幀操作；
13、從語音數據中提取有意義的特征，包括梅爾頻率倒譜系數mfcc、感知線性預測plp；
14、選擇合適的深度學習模型，將提取的特征輸入深度學習模型中進行模型訓練；
15、從提取的特征中分離測試集，使用測試集對訓練好的模型進行評估，根據評估結果調整模型超參數，包括學習率、層數、神經元數量，以優化模型性能。
16、如上所述的一種交互式數據處理方法，其中，進行文字序列優化，具體包括如下子步驟：
17、使用自然語言處理庫對輸入的文字序列進行詞法分析，包括分詞、詞性標注；
18、制定語法規則，依據定義的語法規則，使用語法樹分析算法檢測文字序列中存在的語法錯誤；
19、建立常用詞語語法庫，根據上下文和語義，對標注的復雜性詞語進行常用詞語替換，以提高表達準確性和豐富性；
20、分析句子結構，對長句子進行拆分或重組，使其更加清晰易讀；
21、根據句子語法和邏輯，檢測標點是否正確，對不正確標點進行更正。
22、如上所述的一種交互式數據處理方法，其中，為了提高語音識別模型的準確性，還包括使用大量正確標準語法的文本對模型進行訓練，不斷根據新的錯誤類型和優化需求，更新和改進語法規則和優化策略。
23、本專利技術還提供一種交互式數據處理系統，包括：
24、交互模塊，用于采集用戶語言信息，將語音信息轉換為文字信息；
25、語義分析模塊，用于使用自然語言處理技術，對轉換后的文字信息進行語義分析和理解；
26、交互策略生成模塊，用于根據用戶的歷史交互記錄和當前語境，制定個性化交互策略，生成問答；
27、輸出模塊，用于將問答合成為語音輸出給用戶。
28、如上所述的一種交互式數據處理系統，其中，交互模塊，具體用于：構建語音識別模型，使用大量標注語音數據輸入語音識別模型進行模型訓練，以使其學習語音與文字之間的對應關系；通過麥克風設備獲取用戶語音輸入，將獲取到的語音信息進行音頻預處理；從預處理后的語音中提取代表性聲學特征；將提取的代表性聲學特征輸入語音識別模型中，輸出預測的文字序列，對輸出的文字序列進行糾錯、標點添加、語法優化處理，以提高文字的可讀性和準確性。
29、如上所述的一種交互式數據處理系統，其中，語義分析模塊，具體用于：收集大量語音數據，包括不同的說話者、口音、語速、背景噪音音頻數據，對這些音頻數據進行預處理，包括音頻裁剪、歸一化、分幀操作；從語音數據中提取有意義的特征，包括梅爾頻率倒譜系數mfcc、感知線性預測plp；選擇合適的深度學習模型，將提取的特征輸入深度學習模型中進行模型訓練；從提取的特征中分離測試集，使用測試集對訓練好的模型進行評估，根據評估結果調整模型超參數，包括學習率、層數、神經元數量，以優化模型性能。
30、如上所述的一種交互式數據處理系統，其中，語義分析模塊，具體用于使用自然語言處理庫對輸入的文字序列進行詞法分析，包括分詞、詞性標注；制定語法規則，依據定義的語法規則，使用語法樹分析算法檢測文字序列中存在的語法錯誤；建立常用詞語語法庫，根據上下文和語義，對標注的復雜性詞語進行常用詞語替換，以提高表達準確性和豐富性；分析句子結構，對長句子進行拆分或重組，使其更加清晰易讀；根據句子語法和邏輯，檢測標點是否正確，對不正確標點進行更正。
31、如上所述的一種交互式數據處理系統，其中，為了提高語音識別模型的準確性，還包括使用大量正確標準語法的文本對模型進行訓練，不斷根據新的錯誤類型和優化需求，更新和改進語法規則和優化策略。
32、本專利技術實現的有益效果如下：通過本專利技術的交互式處理方法，能夠實現更加自然、流暢和智能的交互體驗，提高用戶的滿意度和使用效率。
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1.一種交互式數據處理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，將語音信息轉換為文字信息，具體包括如下子步驟：
3.如權利要求2所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，語音識別模型的構建方法具體包括如下子步驟：
4.如權利要求2所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，進行文字序列優化，具體包括如下子步驟：
5.如權利要求2所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，為了提高語音識別模型的準確性，還包括使用大量正確標準語法的文本對模型進行訓練，不斷根據新的錯誤類型和優化需求，更新和改進語法規則和優化策略。
6.一種交互式數據處理系統，其特征在于，包括：
7.如權利要求6所述的一種交互式數據處理系統，其特征在于，交互模塊，具體用于：構建語音識別模型，使用大量標注語音數據輸入語音識別模型進行模型訓練，以使其學習語音與文字之間的對應關系；通過麥克風設備獲取用戶語音輸入，將獲取到的語音信息進行音頻預處理；從預處理后的語音中提取代表性聲學特征；將提取的代表性聲學特征輸入語音識別
8.如權利要求7所述的一種交互式數據處理系統，其特征在于，語義分析模塊，具體用于：收集大量語音數據，包括不同的說話者、口音、語速、背景噪音音頻數據，對這些音頻數據進行預處理，包括音頻裁剪、歸一化、分幀操作；從語音數據中提取有意義的特征，包括梅爾頻率倒譜系數MFCC、感知線性預測PLP；選擇合適的深度學習模型，將提取的特征輸入深度學習模型中進行模型訓練；從提取的特征中分離測試集，使用測試集對訓練好的模型進行評估，根據評估結果調整模型超參數，包括學習率、層數、神經元數量，以優化模型性能。
9.如權利要求7所述的一種交互式數據處理系統，其特征在于，語義分析模塊，具體用于使用自然語言處理庫對輸入的文字序列進行詞法分析，包括分詞、詞性標注；制定語法規則，依據定義的語法規則，使用語法樹分析算法檢測文字序列中存在的語法錯誤；建立常用詞語語法庫，根據上下文和語義，對標注的復雜性詞語進行常用詞語替換，以提高表達準確性和豐富性；分析句子結構，對長句子進行拆分或重組，使其更加清晰易讀；根據句子語法和邏輯，檢測標點是否正確，對不正確標點進行更正。
10.如權利要求7所述的一種交互式數據處理系統，其特征在于，為了提高語音識別模型的準確性，還包括使用大量正確標準語法的文本對模型進行訓練，不斷根據新的錯誤類型和優化需求，更新和改進語法規則和優化策略。
...【技術特征摘要】
1.一種交互式數據處理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，將語音信息轉換為文字信息，具體包括如下子步驟：
3.如權利要求2所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，語音識別模型的構建方法具體包括如下子步驟：
4.如權利要求2所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，進行文字序列優化，具體包括如下子步驟：
5.如權利要求2所述的一種交互式數據處理方法，其特征在于，為了提高語音識別模型的準確性，還包括使用大量正確標準語法的文本對模型進行訓練，不斷根據新的錯誤類型和優化需求，更新和改進語法規則和優化策略。
6.一種交互式數據處理系統，其特征在于，包括：
7.如權利要求6所述的一種交互式數據處理系統，其特征在于，交互模塊，具體用于：構建語音識別模型，使用大量標注語音數據輸入語音識別模型進行模型訓練，以使其學習語音與文字之間的對應關系；通過麥克風設備獲取用戶語音輸入，將獲取到的語音信息進行音頻預處理；從預處理后的語音中提取代表性聲學特征；將提取的代表性聲學特征輸入語音識別模型中，輸出預測的文字序列，對輸出的文字序列進行糾錯、標點添加、語法優化處理，以提高文字的可讀性和準確性。
8.如權利要求7所述的一...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陶婷，張懋，
申請(專利權)人：四川開物信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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