本發(fā)明涉及自然語言處理，尤其涉及一種語音識(shí)別評估方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，在一些關(guān)鍵領(lǐng)域，語音識(shí)別的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。如何對語音識(shí)別效果進(jìn)行準(zhǔn)確地評估，是亟待解決的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的人工評價(jià)方法成本高、效率低，傳統(tǒng)的字準(zhǔn)確率評估方法，無法準(zhǔn)確評估語音識(shí)別效果的真實(shí)質(zhì)量，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中存在評估誤判的情況。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種語音識(shí)別評估方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中的字準(zhǔn)確率評估方法，無法準(zhǔn)確評估語音識(shí)別效果的真實(shí)質(zhì)量，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中存在評估誤判的情況的缺陷。

2、本發(fā)明提供一種語音識(shí)別評估方法，包括：

3、獲取目標(biāo)語音的語音識(shí)別文本，確定所述目標(biāo)語音的語音識(shí)別文本標(biāo)簽；

4、對所述語音識(shí)別文本和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽進(jìn)行翻譯，得到所述語音識(shí)別文本的第一譯文和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文；

5、將所述語音識(shí)別文本和所述第一譯文對齊，得到第一對齊信息，將所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述第二譯文對齊，得到第二對齊信息；

6、將所述第一對齊信息和所述第二對齊信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練的評估模型，得到所述評估模型輸出的所述語音識(shí)別文本的評估結(jié)果；

7、其中，所述評估模型是基于樣本語音識(shí)別文本與對應(yīng)的第一樣本譯文的第一樣本對齊信息，樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽與對應(yīng)的第二樣本譯文的第二樣本對齊信息，以及所述樣本語音識(shí)別文本的評估結(jié)果標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

8、在一些實(shí)施例中，所述將所述第一對齊信息和所述第二對齊信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練的評估模型，得到所述評估模型輸出的所述語音識(shí)別文本的評估結(jié)果，包括：

9、基于所述評估模型，對所述第一對齊信息進(jìn)行特征提取，得到所述第一譯文的語義特征，對所述第二對齊信息進(jìn)行特征提取，得到所述第二譯文的語義特征，基于所述第一譯文的語義特征和所述第二譯文的語義特征，計(jì)算所述第一譯文與所述第二譯文的語義相似度，基于所述語義相似度，得到所述語音識(shí)別文本的可懂度評估結(jié)果。

10、在一些實(shí)施例中，所述基于所述第一譯文的語義特征和所述第二譯文的語義特征，計(jì)算所述第一譯文與所述第二譯文的語義相似度，基于所述語義相似度，得到所述語音識(shí)別文本的可懂度評估結(jié)果，包括：

11、將所述第一譯文的每一句子的各詞匯與所述第二譯文的每一句子的各詞匯對齊，得到多個(gè)詞匯對；

12、基于所述第一譯文的語義特征和所述第二譯文的語義特征，確定每一詞匯對中的兩個(gè)詞匯的語義特征；

13、基于所述每一詞匯對中的兩個(gè)詞匯的語義特征，計(jì)算所述每一詞匯對中的兩個(gè)詞匯的語義相似度；

14、確定所述每一詞匯對的權(quán)重，基于所述每一詞匯對中的兩個(gè)詞匯的語義相似度和所述每一詞匯對的權(quán)重，計(jì)算所述語音識(shí)別文本的可懂度。

15、在一些實(shí)施例中，所述將所述語音識(shí)別文本和所述第一譯文對齊，得到第一對齊信息，包括：

16、將所述語音識(shí)別文本和所述語音識(shí)別文本的第一譯文輸入至預(yù)先訓(xùn)練的第一對齊模型，得到所述第一對齊模型輸出的所述第一對齊信息；

17、其中，所述第一對齊模型是基于樣本語音識(shí)別文本和所述樣本語音識(shí)別文本的第一樣本譯文，以及所述樣本語音識(shí)別文本和所述第一樣本譯文的第一對齊信息標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

18、在一些實(shí)施例中，所述將所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述第二譯文對齊，得到第二對齊信息，包括：

19、將所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文輸入至預(yù)先訓(xùn)練的第二對齊模型，得到所述第二對齊模型輸出的所述第二對齊信息；

20、其中，所述第二對齊模型是基于樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二樣本譯文，以及所述樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述第二樣本譯文的第二對齊信息標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

21、在一些實(shí)施例中，所述對所述語音識(shí)別文本和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽進(jìn)行翻譯，得到所述語音識(shí)別文本的第一譯文和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文，包括：

22、采用預(yù)先訓(xùn)練的機(jī)器翻譯模型，對所述語音識(shí)別文本和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽進(jìn)行翻譯，得到所述語音識(shí)別文本的第一譯文和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文；

23、其中，所述機(jī)器翻譯模型是基于樣本語音識(shí)別文本和樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽，以及樣本語音識(shí)別文本的第一譯文標(biāo)簽和樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

24、在一些實(shí)施例中，所述評估模型的訓(xùn)練過程包括：

25、獲取樣本語音的樣本語音識(shí)別文本，確定樣本語音的樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽，并確定所述樣本語音識(shí)別文本的評估結(jié)果標(biāo)簽；

26、對所述樣本語音識(shí)別文本和所述樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽進(jìn)行翻譯，得到所述樣本語音識(shí)別文本的第一樣本譯文和所述樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二樣本譯文；

27、將所述樣本語音識(shí)別文本和所述第一樣本譯文對齊，得到第一樣本對齊信息，將所述樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述第二樣本譯文對齊，得到第二樣本對齊信息；

28、以所述第一樣本對齊信息和所述第二樣本對齊信息為訓(xùn)練樣本，以所述樣本語音識(shí)別文本的評估結(jié)果標(biāo)簽為樣本標(biāo)簽，訓(xùn)練初始評估模型，訓(xùn)練完成后，得到所述評估模型。

29、本發(fā)明還提供一種語音識(shí)別評估裝置，包括：

30、獲取單元，用于獲取目標(biāo)語音的語音識(shí)別文本，確定所述目標(biāo)語音的語音識(shí)別文本標(biāo)簽；

31、翻譯單元，用于對所述語音識(shí)別文本和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽進(jìn)行翻譯，得到所述語音識(shí)別文本的第一譯文和所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文；

32、對齊單元，用于將所述語音識(shí)別文本和所述第一譯文對齊，得到第一對齊信息，將所述語音識(shí)別文本標(biāo)簽和所述第二譯文對齊，得到第二對齊信息；

33、評估單元，用于將所述第一對齊信息和所述第二對齊信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練的評估模型，得到所述評估模型輸出的所述語音識(shí)別文本的評估結(jié)果；

34、其中，所述評估模型是基于樣本語音識(shí)別文本與對應(yīng)的第一樣本譯文的第一樣本對齊信息，樣本語音識(shí)別文本標(biāo)簽與對應(yīng)的第二樣本譯文的第二樣本對齊信息，以及所述樣本語音識(shí)別文本的評估結(jié)果標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

35、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述語音識(shí)別評估方法。

36、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述語音識(shí)別評估方法。

37、本發(fā)明提供的語音識(shí)別評估方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取目標(biāo)語音的語音識(shí)別文本和語音識(shí)別文本標(biāo)簽；對語音識(shí)別文本和語音識(shí)別文本標(biāo)簽進(jìn)行翻譯，得到語音識(shí)別文本的第一譯文和語音識(shí)別文本標(biāo)簽的第二譯文；將語音識(shí)別文本和第一譯文對齊，得到第一對齊信息，將語音識(shí)別文本標(biāo)簽和第二譯文對齊，得到第二對齊信息；將第一對齊信息和第二對齊信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練的評估模型，得到語音識(shí)別文本的評估結(jié)果，能夠提高語音識(shí)別評估的準(zhǔn)確性。