预设训练向量来得到所述替换向量，得到新的向量的过程较为平缓，不会有太过突兀的变化，与用户缓慢变化的声音相适应，尽量提高匹配准确度。
【附图说明】
[0041]图1为本发明实施例中信息处理方法的主要流程图；
[0042]图2为本发明实施例中电子设备的主要结构框图。
【具体实施方式】
[0043]本发明实施例中的信息处理方法可以应用于电子设备，所述方法可以包括:获得第一语音信息；根据所述第一语音信息生成测试向量；所述测试向量为用于对所述第一语音信息的特征进行识别的向量；将所述测试向量的特征值与预设训练向量的特征值进行第一特定运算，获得第一特定运算结果；判断所述特定运算结果是否满足预设条件；当所述特定运算结果满足所述预设条件时，将所述测试向量的特征值与所述预设训练向量的特征值进行第二特定运算，根据获得的第二特定运算结果获得一替换向量，并用所述替换向量替换所述预设训练向量。
[0044]本发明实施例中，所述电子设备在生成所述测试向量后，可以将所述测试向量的特征值与所述预设训练向量的特征值进行所述第二特定运算，获得所述替换向量，可以利用所述替换向量替换所述预设训练向量。其中，所述预设训练向量为所述电子设备之前根据所述第一语音信息生成的向量。例如，用户通过语音输入“你好北京”，当用户第一次输入时，所述电子设备生成所述预设训练向量，当用户之后再次输入时，所述电子设备生成所述测试向量，则所述电子设备可以根据所述测试向量和所述预设训练向量得到所述替换向量，从而可以不断地根据用户变化的语音特征来得到新的向量，不局限于一直使用最初的所述预设训练向量来与所述第一语音信息进行匹配，增加匹配准确度，避免出现因预设训练向量时间过长而无法完成匹配。
[0045]并且，本发明实施例中是根据所述测试向量和所述预设训练向量来得到所述替换向量，得到新的向量的过程较为平缓，不会有太过突兀的变化，与用户缓慢变化的声音相适应，尽量提高匹配准确度。
[0046]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]本发明实施例中，所述电子设备可以是PC (个人计算机)、笔记本、PAD (平板电脑)、手机、智能电视等等不同的电子设备，本发明对此不作限制。
[0048]另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示:单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0049]下面结合附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。
[0050]请参见图1，本发明实施例提供一种信息处理方法，所述方法可以应用于电子设备，所述方法的主要流程描述如下。
[0051]步骤101:获得第一语首?目息。
[0052]当用户输入所述第一语音信息时，所述电子设备可以获得所述第一语音信息。例如，所述电子设备可以具有音频输入单元，用户可以通过所述音频输入单元向所述电子设备输入所述第一语音信息。例如所述音频输入单兀为麦克。
[0053]较佳的，本发明实施例中，在获得所述第一语音信息之前，还可以包括:获得第二语音信息；根据所述第二语音信息生成预设训练向量；其中，所述预设训练向量为用于对所述第二语音信息的特征进行识别的向量，所述第二语音信息的文字内容与所述第一语音信息的文字内容相同，且所述第二语音信息的输入用户与所述第一语音信息的输入用户为同一用户。
[0054]例如，用户A在第一时刻，首次向所述电子设备中输入“我爱地坛”这一语音信息，则该语音信息为所述第二语音信息，所述电子设备根据所述第二语音信息生成所述预设训练向量。在所述第一时刻之后的第二时刻，所述用户A再次向所述电子设备中输入“我爱地坛”这一语音信息，此时该语音信息为所述第一语音信息，所述电子设备根据所述第一语音信息生成所述测试向量。可以看到，所述第一语音信息和所述第二语音信息为同一用户在不同时刻向所述电子设备中输入的内容相同的语音信息。
[0055]步骤102:根据所述第一语音信息生成测试向量；所述测试向量为用于对所述第一语音信息的特征进行识别的向量。
[0056]所述电子设备在获得所述第一语音信息后，可以根据所述第一语音信息生成所述测试向量，根据所述测试向量可以对所述第一语音信息进行识别，不仅可以识别所述第一语音信息的语义，还可以识别所述第一语音信息的声音特征。
[0057]步骤103:将所述测试向量的特征值与预设训练向量的特征值进行第一特定运算，获得第一特定运算结果。
[0058]对于一个语音信息来说，可以将其分为多个帧，每一帧都可以用特定维数的向量来表示，例如可以是12维向量、24维向量，等等，本发明对此不作限制。当然，对于一个语音信息来说，其中的每一巾贞都用相同维数的向量来表不。
[0059]对于每一帧语音来说，其用一个特定维数的向量来表示该帧的特征值。则，对于其中一帧语音来说，将所述测试向量的特征值与预设训练向量的特征值进行第一特定运算，可以是求所述测试向量的特征值与预设训练向量的特征值之间的距离。
[0060]步骤104:判断所述第一特定运算结果是否满足预设条件。
[0061]在获得所述第一特定运算结果后，可以判断所述第一特定运算结果是否满足所述预设条件。
[0062]例如，针对其中的一帧，求12维的测试向量与12维的预设训练向量之间的距离，得到一个运算结果，则对每一帧都可以得到一个运算结果，得到的所有运算结果构成所述第一运算结果。
[0063]本发明实施例中，例如可以将得到的所有运算结果进行累加，累加后得到的结果为所述第一特定运算结果，之后再判断所述第一特定运算结果是否满足所述预设条件。
[0064]所述预设条件可以表述为:所述第一特定运算结果对应的距离小于预设距离。则，如果所述第一特定运算结果对应的距离小于所述预设距离，就可以确定所述第一特定运算结果满足所述预设条件。
[0065]较佳的，本发明实施例中，将所述测试向量的特征值与所述预设训练向量的特征值进行所述第一特定运算，获得所述第一特定运算结果，可以包括:确定所述第一语音信息的特征信息与所述第二语音信息的特征信息是否相匹配；当所述第一语音信息的特征信息与所述第二语音信息的特征信息相匹配时，将所述测试向量的特征值与所述预设训练向量的特征值进行所述第一特定运算，获得所述第一特定运算结果。
[0066]S卩，在得到所述测试向量后，可以首先判断所述测试向量的特征信息与所述预设训练向量的特征信息是否匹配，相当于根据声纹特征判断所述测试向量对应的所述第一语音信息和所述预设训练向量对应的所述第二语音信息的输入用户是否为同一用户，及通过语义判断所述第一语音信息的内容与所述第二语音信息的内容是否完全相同。如果判断确定所述第一语音信息所述第二语音信息的输入用户为同一用户，及所述第一语音信息的内容与所述第二语音信息的内容完全相同，则可以确定所述第一语音信息的特征信息与所述第二语音信息的特征信息相匹配。
[0067]步骤105:当所述第一特定运算结果满足所述预设条件时，将所述测试向量的特征值与所述预设训练向量的特征值进行第二特定运算，根据获得的第二特定运算结果获得一替换向量，并用所述替换向量替换所述预设训练向量。
[0068]如果所述第一特定运算结果满足所述预设条件，则所述电子设备可以获得一个新的向量，即所述替换向量。
[0069]较佳的，本发明实施例中，当所述第一特定运算结果满足所述预设条件时，将所述测试向量的特征值与所述预设训练向量的特征值进行所述第二特定运算，根据获得的第二特定运算