一种文本正则化方法、装置、设备以及存储介质与流程

文档序号:35295553发布日期:2023-09-01 21:01阅读:27来源:国知局
一种文本正则化方法、装置、设备以及存储介质与流程

本发明涉及语音合成,尤其涉及一种文本正则化方法、装置、设备以及存储介质。


背景技术:

1、随着社会信息化和智能化进程的推进,基于语音合成技术的智能语音交互已经成为汽车应用中不可或缺的功能。文本正则化作为实现智能语音交互的基础任务之一,其准确性会直接影响智能语音交互的效果。

2、传统文本正则化方法中的文本识别单元,识别歧义文本的能力差,进而导致文本正则化的准确性低。


技术实现思路

1、本发明提供了一种文本正则化方法、装置、设备以及存储介质,以提高对歧义文本的识别率,提高文本正则化的准确性。

2、根据本发明的一方面,提供了一种文本正则化方法,包括:

3、对待处理文本进行预处理,得到目标文本;

4、在目标文本中存在非标准词且非标准词属于有歧义类型非标准词的情况下,采用神经网络识别模型对非标准词进行识别,得到非标准词所属的目标字符类型;

5、根据目标字符类型从非标准词的候选转换规则中选择目标转换规则,并采用目标转换规则对非标准词进行替换,得到正则化的目标文本。

6、根据本发明的另一方面,提供了一种文本正则化装置,包括:

7、目标文本确定模块,用于对待处理文本进行预处理,得到目标文本;

8、字符类型确定模块,用于在目标文本中存在非标准词且非标准词属于有歧义类型非标准词的情况下,采用神经网络识别模型对非标准词进行识别,得到非标准词所属的目标字符类型;

9、正则化处理模块,用于根据目标字符类型从非标准词的候选转换规则中选择目标转换规则,并采用目标转换规则对非标准词进行替换,得到正则化的目标文本。

10、根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:

11、至少一个处理器;以及

12、与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

13、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,计算机程序被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的文本正则化方法。

14、根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的文本正则化方法。

15、本发明实施例的技术方案,通过对待处理文本进行预处理,得到目标文本;在目标文本中存在非标准词且非标准词属于有歧义类型非标准词的情况下,采用神经网络识别模型对非标准词进行识别,得到非标准词所属的目标字符类型;根据目标字符类型从非标准词的候选转换规则中选择目标转换规则,并采用目标转换规则对非标准词进行替换,得到正则化的目标文本。上述技术方案,在将目标文本转换成正则化的目标文本的过程中,采用神经网络识别模型对非标准词进行识别,实现了对有歧义类型非标准词的识别,提高了对歧义文本的识别率,进而提高了文本正则化的准确性。

16、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。



技术特征:

1.一种文本正则化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用神经网络识别模型对所述非标准词进行识别,得到所述非标准词所属的目标字符类型,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述非标准词进行特征提取,得到所述非标准词对应的目标特征向量,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述神经网络识别模型通过如下方式训练得到:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过神经网络识别模型中的正则化单元对所述样本特征向量进行正则化处理,得到所述样本文本对应的预测文本,包括:

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.一种文本正则化装置,其特征在于,包括:

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述字符类型确定模块,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的文本正则化方法。


技术总结
本发明公开了一种文本正则化方法、装置、设备以及存储介质,所述方法包括:对待处理文本进行预处理,得到目标文本;在目标文本中存在非标准词且非标准词属于有歧义类型非标准词的情况下,采用神经网络识别模型对非标准词进行识别,得到非标准词所属的目标字符类型;根据目标字符类型从非标准词的候选转换规则中选择目标转换规则,并采用目标转换规则对非标准词进行替换,得到正则化的目标文本。本发明在将目标文本转换成正则化的目标文本的过程中,采用神经网络识别模型对非标准词进行识别,实现了对有歧义类型非标准词的识别,提高了对歧义文本的识别率,进而提高了文本正则化的准确性。

技术研发人员:梁小明,何金鑫,张毅,孙宇嘉,王紫烟,付振,王明月
受保护的技术使用者:中国第一汽车股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/14
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