本發(fā)明涉及車載語音，尤其涉及一種模型優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術：

1、車載助手通過技術人員預先配置的多個語音模型實現(xiàn)與用戶的對話以及其它功能。在車載助手通過語音模型實現(xiàn)其功能的過程中，若某一語音模型存在問題，則會導致語音助手無法實現(xiàn)該語音模型對應的功能。

2、目前，解決上述問題的方式是由用戶主動反饋，然后由技術人員根據(jù)反饋對語音模型進行優(yōu)化，以修復問題。但是該方式下，若用戶未及時反饋存在問題的語音模型，則該語音模型的問題會一直存在，導致該語音模型對應的功能無法實現(xiàn)，影響用戶使用體驗。

3、上述內容僅用于輔助理解本發(fā)明的技術方案，并不代表承認上述內容是現(xiàn)有技術。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供了一種模型優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現(xiàn)有技術若用戶未及時反饋存在問題的語音模型，則該語音模型的問題會一直存在，導致該語音模型對應的功能無法實現(xiàn)，影響用戶使用體驗的技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種模型優(yōu)化方法，所述方法包括以下步驟：

3、獲取多個語音模型基于同一預設任務反饋的處理結果；

4、從各所述處理結果中選取基準結果；

5、根據(jù)各所述處理結果與所述基準結果之間的偏差檢測是否存在待優(yōu)化語音模型；

6、若存在，則根據(jù)所述待優(yōu)化語音模型的待優(yōu)化處理結果以及所述基準結果對所述待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化。

7、可選地，所述從各所述處理結果中選取基準結果的步驟，包括：

8、對各所述處理結果進行過濾，去除與其它處理結果的偏差超出預設偏差的處理結果，獲得多個過濾后處理結果；

9、判斷各所述過濾后處理結果是否為同一結果；

10、若是，則將任一所述過濾后結果作為基準結果。

11、可選地，所述判斷各所述過濾后處理結果是否為同一結果的步驟之后，還包括：

12、若否，則確定各所述過濾后處理結果對應的目標語音模型；

13、根據(jù)所述預設任務的任務類型對各所述目標語音模型進行性能評估；

14、確定性能評估結果符合預設性能要求的最優(yōu)語音模型；

15、從各所述過濾后處理結果中選取所述最優(yōu)語音模型的處理結果作為基準結果。

16、可選地，所述根據(jù)各所述處理結果與所述基準結果之間的偏差檢測是否存在待優(yōu)化語音模型的步驟，包括：

17、確定各所述處理結果的結果特征以及所述基準結果的基準特征；

18、計算各所述結果特征與所述基準特征之間的皮爾遜系數(shù)，并根據(jù)各皮爾遜系數(shù)構建相關系數(shù)矩陣；

19、基于所述相關系數(shù)矩陣檢測是否存在待優(yōu)化語音模型。

20、可選地，所述基于所述相關系數(shù)矩陣檢測是否存在待優(yōu)化語音模型的步驟，包括：

21、判斷所述相關系數(shù)矩陣中是否存在皮爾遜系數(shù)的絕對值低于預設閾值的目標皮爾遜系數(shù)；

22、若存在所述目標皮爾遜系數(shù)，則判定存在待優(yōu)化目標語音模型；

23、相應地，所述若存在所述目標皮爾遜系數(shù)，則判定存在待優(yōu)化目標語音模型的步驟之后，還包括：

24、確定所述目標皮爾遜系數(shù)對應的待優(yōu)化處理結果，并將所述待優(yōu)化處理結果對應的語音模型作為所述待優(yōu)化語音模型。

25、可選地，所述若存在，則根據(jù)所述待優(yōu)化語音模型的待優(yōu)化處理結果以及所述基準結果對所述待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化的步驟，包括：

26、若存在，則確定所述待優(yōu)化語音模型的所述待優(yōu)化處理結果的多個目標結果特征與所述基準結果的所述基準特征之間的目標皮爾遜系數(shù)；

27、確定各所述目標皮爾遜系數(shù)的變化趨勢，所述變化趨勢表征所述目標結果特征與所述基準特征之間的偏差；

28、根據(jù)所述變化趨勢從各所述目標結果特征中確定待優(yōu)化結果特征；

29、基于所述待優(yōu)化結果特征對所述待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化。

30、可選地，所述基于所述待優(yōu)化結果特征對所述待優(yōu)化模型進行優(yōu)化的步驟，包括：

31、將所述待優(yōu)化結果特征輸入至預設優(yōu)化模型，所述預設優(yōu)化模型基于多個結果特征和對應的優(yōu)化信息進行訓練得到，所述優(yōu)化信息用于降低所述結果特征與所述基準特征之間的偏差；

32、接收所述預設優(yōu)化模型基于所述待優(yōu)化結果特征反饋的目標優(yōu)化信息；

33、通過所述目標優(yōu)化信息對所述待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化。

34、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種模型優(yōu)化裝置，所述裝置包括：

35、結果反饋模塊，用于獲取多個語音模型基于同一預設任務反饋的處理結果；

36、結果選取模塊，用于從各所述處理結果中選取基準結果；

37、優(yōu)化檢測模塊，用于根據(jù)各所述處理結果與所述基準結果之間的偏差檢測是否存在待優(yōu)化語音模型；

38、模型優(yōu)化模塊，用于若存在，則根據(jù)所述待優(yōu)化語音模型的待優(yōu)化處理結果以及所述基準結果對所述目標語音模型進行優(yōu)化。。

39、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種模型優(yōu)化方法設備，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的模型優(yōu)化方法程序，所述模型優(yōu)化方法程序配置為實現(xiàn)如上文所述的模型優(yōu)化方法的步驟。

40、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種存儲介質，所述存儲介質上存儲有模型優(yōu)化方法程序，所述模型優(yōu)化方法程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的模型優(yōu)化方法的步驟。

41、本發(fā)明提供了一種模型優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質，該方法通過獲取多個語音模型基于同一預設任務反饋的處理結果；然后從各處理結果中選取基準結果；然后根據(jù)各處理結果與基準結果之間的偏差檢測是否存在待優(yōu)化語音模型；若存在，則根據(jù)待優(yōu)化語音模型的待優(yōu)化處理結果以及基準結果對待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化。本發(fā)明通過從多個語音模型基于同一預設任務反饋的處理結果中選取基準結果，然后根據(jù)基準結果自動檢測出待優(yōu)化語音模型后，利用基準結果對所檢測出的待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化，無需等待用戶主動反饋存在問題的待優(yōu)化語音模型，能夠確保存在問題的待優(yōu)化語音模型得到及時優(yōu)化，保證了待優(yōu)化語音模型的功能得到實現(xiàn)，有效提高了用戶的使用體驗。

技術特征：

1.一種模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權利要求1所述的模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述從各所述處理結果中選取基準結果的步驟，包括：

3.如權利要求2所述的模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述判斷各所述過濾后處理結果是否為同一結果的步驟之后，還包括：

4.如權利要求1所述的模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述處理結果與所述基準結果之間的偏差檢測是否存在待優(yōu)化語音模型的步驟，包括：

5.如權利要求4所述的模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于所述相關系數(shù)矩陣檢測是否存在待優(yōu)化語音模型的步驟，包括：

6.如權利要求5所述的模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述若存在，則根據(jù)所述待優(yōu)化語音模型的待優(yōu)化處理結果以及所述基準結果對所述待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化的步驟，包括：

7.如權利要求6所述的模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于所述待優(yōu)化結果特征對所述待優(yōu)化模型進行優(yōu)化的步驟，包括：

8.一種模型優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種模型優(yōu)化設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的模型優(yōu)化程序，所述模型優(yōu)化程序配置為實現(xiàn)如權利要求1至7中任一項所述的模型優(yōu)化方法的步驟。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有模型優(yōu)化程序，所述模型優(yōu)化程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至7任一項所述的模型優(yōu)化方法的步驟。

技術總結
本發(fā)明涉及車載語音技術領域，公開了一種模型優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：獲取多個語音模型基于同一預設任務反饋的處理結果；從各處理結果中選取基準結果；根據(jù)各處理結果與基準結果之間的偏差檢測是否存在待優(yōu)化語音模型；若存在，則根據(jù)待優(yōu)化語音模型的待優(yōu)化處理結果以及基準結果對待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化。本發(fā)明通過從多個語音模型基于同一預設任務反饋的處理結果中選取基準結果，然后根據(jù)基準結果自動檢測出待優(yōu)化語音模型后，利用基準結果對所檢測出的待優(yōu)化語音模型進行優(yōu)化，無需等待用戶主動反饋存在問題的待優(yōu)化語音模型，有效提高了用戶的使用體驗。

技術研發(fā)人員：楊嵩,翁志偉,劉占杰,馬洪波
受保護的技術使用者：上海極氪藍色新能源技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/26