(57)【要約】【課題】本発明は、音声対話方法、装置、設備、及び記憶媒体を提供する。【解決手段】当該方法は、予め設定された時間内に、検出対象の音声信号を受信することと、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得ることと、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することと、を含む。本発明によれば、音声対話過程において音声信号の誤認識率を低減させ、ユーザーエクスペリエンスを改善することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定された時間内に、検出対象の音声信号を受信することと、
前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得ることと、
前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することと、を含むことを特徴とする音声対話方法。
【請求項２】
前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答する前に、
前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことと、
前記第２の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することを実行することと、をさらに含む請求項１に記載の音声対話方法。
【請求項３】
前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行うことは、予め設定された第１の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し文法及び／又は語義の検出を行うことを含み、
前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことは、予め設定された第２の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し前文と後文との論理的関係の検出を行うこと、を含む請求項２に記載の音声対話方法。
【請求項４】
音声指令に対応するテキストである指令テキストと前記音声指令以外の音声信号に対応するテキストである非指令テキストとをそれぞれ複数用いてトレーニングすることによって、前記第１の検出モデルを構築することをさらに含む請求項３に記載の音声対話方法。
【請求項５】
前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行うことは、前記検出対象のテキストを前記第１の検出モデルに入力し、
前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は合格であると確定し、
前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記非指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は不合格であると確定することを含む請求項４に記載の音声対話方法。
【請求項６】
複数組の音声対話テキストと複数組の非音声対話テキストとを用いてトレーニングすることによって、前記第２の検出モデルを構築することをさらに含み、
各組の音声対話テキストには、少なくとも２回の音声対話過程における音声指令に対応するテキストと当該テキストに対する応答結果が含まれており、前記少なくとも２回の音声対話過程は、前文と後文との間に論理的関係がある音声対話過程であり、
前記各組の非音声対話テキストには、前文と後文との間に論理的関係がない少なくとも２つの音声指令に対応するテキストが含まれている請求項３に記載の音声対話方法。
【請求項７】
前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことは、前記検出対象のテキスト、前記検出対象のテキストの過去の音声指令に対応する過去の指令テキスト、及び前記過去の指令テキストに対する過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力し、
前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であると確定し、
前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果が不合格であると確定することを含む請求項３に記載の音声対話方法。
【請求項８】
予め設定された時間内に、検出対象の音声信号を受信する受信モジュールと、
前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得る認識モジュールと、
前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答する第１の検出モジュールと、を備えることを特徴とする音声対話装置。
【請求項９】
前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答する前に、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行う第２の検出モジュールと、
前記第２の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することを実行する応答モジュールと、をさらに備える請求項８に記載の音声対話装置。
【請求項１０】
前記第１の検出モジュールは、予め設定された第１の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し文法及び／又は語義の検出を行うために用いられ、
前記第２の検出モジュールは、予め設定された第２の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し前文と後文との論理的関係の検出を行うために用いられる請求項９に記載の音声対話装置。
【請求項１１】
前記第１の検出モデルは、音声指令に対応するテキストである指令テキストと前記音声指令以外の音声信号に対応するテキストである非指令テキストとをそれぞれ複数用いてトレーニングすることによって、構築されている請求項１０に記載の音声対話装置。
【請求項１２】
前記第１の検出モジュールは、前記検出対象のテキストを前記第１の検出モデルに入力し、
前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は合格であると確定し、
前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記非指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は不合格であると確定するために用いられる請求項１１に記載の音声対話装置。
【請求項１３】
前記第２の検出モデルは、複数組の音声対話テキストと複数組の非音声対話テキストとを用いてトレーニングすることによって、構築されており、
各組の音声対話テキストには、少なくとも２回の音声対話過程における音声指令に対応するテキストと当該テキストに対する応答結果が含まれており、前記少なくとも２回の音声対話過程は、前文と後文との間に論理的関係がある音声対話過程であり、
前記各組の非音声対話テキストには、前文と後文との間に論理的関係がない少なくとも２つの音声指令に対応するテキストが含まれている請求項１０に記載の音声対話装置。
【請求項１４】
前記第２の検出モジュールは、前記検出対象のテキスト、前記検出対象のテキストの過去の音声指令に対応する過去の指令テキスト、及び前記過去の指令テキストに対する過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力し、
前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であると確定し、
前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果は不合格であると確定するために用いられる請求項１０に記載の音声対話装置。
【請求項１５】
音声対話設備であって、
１つ又は複数のプロセッサと、
１つ又は複数のプログラムを記憶するためのメモリと、を備え、
前記１つ又は複数のプロセッサは、前記１つ又は複数のプログラムを実行すると、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の音声対話方法を実行させることを特徴とする音声対話設備。
【請求項１６】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体であって、
当該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の音声対話方法を実行させることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声対話技術の分野に関し、特に音声対話方法、装置、設備、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の音声対話設備は、対話が一問一答方式で行われる。音声対話の場合は、まず、ユーザーが設備をウェイクアップする必要があり（通常、ユーザーが所定のウェイクアップワードを話すことで設備をウェイクアップする）、さらに音声指令を送信し、この音声指令に対し設備は応答する。応答方式には、音声放送、画面表示などが含まれる。１回の音声対話が完了した後、ユーザーが次回の音声対話を開始したい場合には、設備を再びウェイクアップして音声指令を送信する必要がある。
【０００３】
上記の方式において、音声対話のたびに設備がウェイクアップされる必要があるため、ユーザーエクスペリエンスは良くなくなってしまう。このため、１回のウェイクアップで複数回の対話をサポートする音声対話の技術が現れた。この技術では、ユーザーは、初回の音声対話をする前に設備をウェイクアップする必要があり、初回の音声対話が完了した後、音声対話設備はタイマーをオンにする。ユーザーは、タイマーが予め設定された時間を超えるまでに、次回の音声対話を開始したい場合、設備を再びウェイクアップする必要なく、音声指令を直接送信してもよい。このような対話方式は、実際の人間の会話に近く、より優れたユーザーエクスペリエンスを与えることができる。
【０００４】
しかしながら、「１回のウェイクアップで複数回の対話ができる」ような音声対話技術は、非指令の音声干渉による誤認識が発生しやすいという欠点がある。例えば、音声対話設備はウェイクアップされた後、タイマーが予め設定された時間を超えていない場合、音声指令以外の音声信号、例えば、人と人の会話で発された音声、ラジオやテレビなどの設備から送信された音声などを受信することがある。このとき、音声対話設備は当該音声信号を音声指令として誤認し、さらに音声信号に応答してしまうため、誤ったマンマシン対話が発生し、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、少なくとも従来技術における上記技術的課題を解決するため、音声対話方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１態様は、音声対話方法を提供する。当該方法は、予め設定された時間内に、検出対象の音声信号を受信することと、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得ることと、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することと、を含む。
【０００７】
一実施形態では、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答する前に、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことと、前記第２の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することを実行することとをさらに含む。
【０００８】
１つの実施形態において、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行うことは、予め設定された第１の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し文法及び／又は語義の検出を行うことを含み、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことは、予め設定された第２の検出モデルを用いて前記検出対象のテキストに対し前文と後文との論理的関係の検出を行うことを含む。
【０００９】
１つの実施形態において、音声指令に対応するテキストである指令テキストと前記音声指令以外の音声信号に対応するテキストである非指令テキストとをそれぞれ複数用いてトレーニングすることによって、前記第１の検出モデルを構築することをさらに含む。
【００１０】
１つの実施形態において、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行うことは、前記検出対象のテキストを前記第１の検出モデルに入力し、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は合格であると確定し、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記非指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は不合格であると確定することを含む。
【００１１】
１つの実施形態において、複数組の音声対話テキストと複数組の非音声対話テキストとを用いてトレーニングすることにより前記第２の検出モデルを構築することをさらに含み、ここで、前記各組の音声対話テキストには、少なくとも２回の音声対話過程における音声指令に対応するテキストと当該テキストに対する応答結果が含まれており、前記少なくとも２回の音声対話過程は、前文と後文との間に論理的関係がある音声対話過程であり、前記各組の非音声対話テキストには、前文と後文との間に論理的関係がない少なくとも２つの音声指令に対応するテキストが含まれている。
【００１２】
１つの実施形態において、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことは、前記検出対象のテキスト、前記検出対象のテキストの過去の音声指令に対応する過去の指令テキスト、及び前記過去の指令テキストに対する過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力し、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であると確定し、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果は不合格であると確定することを含む。
【００１３】
本発明の第２態様は、音声対話装置をさらに提供する。当該装置は、予め設定された時間内に検出対象の音声信号を受信する受信モジュールと、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得る認識モジュールと、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答する第１の検出モジュールと、を備える。
【００１４】
１つの実施形態において、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答する前に、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行う第２の検出モジュールと、前記第２の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答することを実行する応答モジュールと、をさらに備える。
【００１５】
１つの実施形態において、前記第１の検出モジュールは、予め設定された第１の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し文法及び／又は語義の検出を行うために用いられ、前記第２の検出モジュールは、予め設定された第２の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し前文と後文との論理的関係の検出を行うために用いられる。
【００１６】
１つの実施形態において、前記第１の検出モデルは、音声指令に対応するテキストである指令テキストと前記音声指令以外の音声信号に対応するテキストである非指令テキストとをそれぞれ複数用いてトレーニングすることにより構築されている。
【００１７】
１つの実施形態において、前記第１の検出モジュールは、前記検出対象のテキストを前記第１の検出モデルに入力し、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は合格であると確定し、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記非指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は不合格であると確定するために用いられ。
【００１８】
１つの実施形態において、前記第２の検出モデルは、複数組の音声対話テキストと複数組の非音声対話テキストとを用いてトレーニングすることにより構築されており、前記各組の音声対話テキストには、少なくとも２回の音声対話過程における音声指令に対応するテキストと当該テキストに対する応答結果とが含まれており、前記少なくとも２回の音声対話過程は前文と後文との間に論理的関係がある音声対話過程であり、前記各組の非音声対話テキストには、前文と後文との間に論理的関係がない少なくとも２つの音声指令に対応するテキストが含まれている。
【００１９】
１つの実施形態において、前記第２の検出モジュールは、前記検出対象のテキスト、前記検出対象のテキストの過去の音声指令に対応する過去の指令テキスト、及び前記過去の指令テキストに対する過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力し、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であると確定し、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文の論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果は不合格であると確定する。
【００２０】
本発明の第３態様は、音声対話設備を提供する。前記設備の機能は、ハードウェアによって実現されてもよく、ハードウェアが対応するソフトウェアを実行することによって実現されてもよい。前記ハードウェア又はソフトウェアは、上記機能に対応する１つ又は複数のモジュールを含む。
【００２１】
１つの可能な実施形態において、前記設備はプロセッサとメモリとを備え、前記メモリには、前記設備が上記音声対話方法を実行することをサポートするためのプログラムが記憶されており、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されたプログラムを実行するように配置される。前記設備は、他の設備又は通信ネットワークと通信するための通信インターフェースをさらに備える。
【００２２】
本発明の第４態様は、コンピュータ可読媒体を提供する。当該コンピュータ可読媒体は、音声対話設備用のコンピュータソフトウェアコマンドを記憶するために用いられ、該コンピュータソフトウェアコマンドは、上記音声対話方法を実行するプログラムを含む。
【発明の効果】
【００２３】
上記技術案のうちの少なくとも１つの技術案は、以下の利点又は有益な効果を有する。
【００２４】
本発明の実施形態に係る音声対話方法では、音声対話設備がウェイクアップされた後、音声信号の入力を待機する時間が予め設定された期間を超えたかどうかを判断し、予め設定された期間を超えた場合、音声信号を受信しない、予め設定された期間を超えていない場合、検出対象の音声信号を受信し、検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得、その後、検出対象のテキストを続けて処理する。このように、音声対話過程において音声信号に対する誤認識率を低減させ、ユーザーエクスペリエンスを改善することができる。
【００２５】
上記の略述は、単に説明のために過ぎず、いかなる限定をも目的としない。上記に記載されている例示的な様態、実施形態、及び特徴以外に、図面及び下記の詳細説明を参照することによって、本発明のさらなる様態、実施形態、及び特徴の理解を促す。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係る音声対話方法のフローチャートである。
【図２】本発明の別の実施形態に係る音声対話方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る音声対話過程のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る音声対話装置の概略構造図である。
【図５】本発明の別の実施形態に係る音声対話装置の概略構造図である。
【図６】本発明の実施形態に係る音声対話設備の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図面において特に規定されない限り、複数の図面において同様の図面符号は、同様又は類似的な部材又はエレメントを示す。これらの図面は必ずしも実際の比例に従って製図されたものではない。これらの図面は本発明に基づいて開示された幾つかの実施形態を描いたものに過ぎず、本発明の範囲に対する制限としてはならないことを理解すべきである。
【００２８】
下記において、幾つかの例示的実施形態を簡単に説明する。当業者が把握出来るよう、本発明の主旨又は範囲を逸脱しない限り、様々な方式により説明された実施形態に変更可能である。従って、図面と説明は制限を加えるものでなく、本質的には例示的なものである。
【００２９】
本発明の実施例は、主に、音声対話方法及び装置を提供する。以下、下記の実施形態を参照しながら技術案を詳細に説明する。
【００３０】
図１は、本発明の実施形態に係る音声対話方法のフローチャートでる。図１に示すように、当該音声対話方法は以下のステップＳ１１〜Ｓ１３を含む。
【００３１】
ステップＳ１１では、予め設定された時間内に検出対象の音声信号を受信する。
【００３２】
ステップＳ１２では、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得る。
【００３３】
ステップＳ１３では、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答し、前記第１の検出の結果が不合格である場合、ステップＳ１１に戻る。
【００３４】
図２は、本発明の別の実施形態に係る音声対話方法のフローチャートである。図２に示すように、当該音声対話方法は以下のステップＳ１１〜Ｓ２５を含む。
【００３５】
ステップＳ１１では、予め設定された時間内に検出対象の音声信号を受信する。
【００３６】
ステップＳ１２では、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得る。
【００３７】
ステップＳ１３では、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が不合格である場合、ステップＳ１１に戻り、前記第１の検出の結果が合格である場合、ステップＳ２４に進む。
【００３８】
ステップＳ２４では、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行い、前記第１の検出の結果が不合格である場合、ステップＳ１１に戻り、前記第２の検出の結果が合格である場合、ステップＳ２５に進む。
【００３９】
ステップＳ２５では、前記検出対象のテキストに基づいて応答し、ステップＳ１１に戻る。
【００４０】
本発明の実施形態は、音声対話機能を有する様々な設備を含む音声対話設備に適用することができ、上述の様々な設備には、スマートスピーカー、スクリーン付きスマートスピーカー、音声対話機能付きテレビ、スマートウォッチ、ストーリーマシン、及び車載スマート音声設備が含まれるが、これらに限られない。
【００４１】
本発明の実施形態では、音声対話設備がウェイクアップされた後に、ステップＳ１１を実行してもよい。音声対話設備は音声信号を受信するとき、当該音声信号を検出対象の音声とする。音声対話設備は、検出対象の音声に対応する検出対象のテキストに対し、第１の検出と第２の検出とを含む２回の誤認識検出を行うことができる。
【００４２】
ここで、検出対象のテキストに対し第１の検出を行うことは予め設定された第１の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し文法及び／又は語義の検出を行うことを含んでもよい。例えば、検出対象のテキストが音声対話設備に送信する人間の音声指令の文法及び／又は語義の特徴に適うかどうかを判断する。
【００４３】
前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うことは予め設定された第２の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し前文と後文との論理的関係の検出を行うことを含んでもよい。例えば、検出対象のテキストと、前の少なくとも１つの音声対話過程とは前文と後文との間に論理的関係があるかどうかを判断する。
【００４４】
１つの可能な実施形態において、第１の検出モデルは、複数の指令テキストと複数の非指令テキストとを用いてトレーニングすることにより構築される。ここで、指令テキストはユーザーが音声対話設備に送信する音声指令に対応するテキストであり、正サンプルと呼ばれてもよく、非指令テキストは音声指令以外の音声信号に対応するテキストであり、負サンプルと呼ばれてもよい。第１の検出モデルを構築する過程において、指令テキストまたは非指令テキストを第１の検出モデルに入力し、第１の検出モデルは、受信されたテキストが正サンプルであるかどうかを予測し、予測した結果が実際状況と一致するかどうかを判断することができる。判断結果に応じて、第１の検出モデルによる予測の正確率が所定の要件を満たすよう、第１の検出モデルのパラメータが調整される。
【００４５】
検出対象のテキストに対し第１の検出を行う時、検出対象のテキストを第１の検出モデルに入力してもよい。第１の検出モデルが検出対象のテキストは指令テキストであると予測した場合、第１の検出の結果は合格であり、検出対象のテキストは非指令テキストであると予測した場合、第１の検出の結果は不合格である。
【００４６】
１つの可能な実施形態において、第２の検出モデルは、複数組の音声対話テキストと複数組の非音声対話テキストとを用いてトレーニングすることにより構築される。
【００４７】
ここで、音声対話テキストは正サンプルと呼ばれてもよく、各組の音声対話テキストには、少なくとも２回の音声対話過程における音声指令に対応するテキストと当該テキストに対する応答結果が含まれ、前記少なくとも２回の音声対話過程は、前文と後文との間に論理的関係がある音声対話過程である。
【００４８】
例えば、以下の音声対話過程におけるテキスト及び応答結果は正サンプルである。
【００４９】
ユーザー：今日の天気はどうですか？
設備：今日の天気は、晴れです。最低温度は２０度で、最高温度は２７度です。
ユーザー：明日は？
設備：明日は、にわか雨がありますので、外出するときは必ず傘を持参してください。
ユーザー：どのくらい続くのですか？
設備：午後２時頃に短い時間でにわか雨があります。
【００５０】
上記音声対話過程において、３回の音声対話が行われている。毎回の音声対話は、前回の音声対話と論理関係を有する。２回目の音声対話において、ユーザーが送信した音声指令は、「明日は？」であり、該音声指令は単独的に存在した場合、明確な意味を有しないが、前回の音声対話のコンテンツを参照すると、該音声指令の意味は「明日の天気はどうですか？」であると判明できる。同様に、３回目の音声対話において、ユーザーが送信した音声指令は、「どのくらい続くのですか？」であり、該音声指令は単独的に存在した場合、明確な意味を有しないが、前回の音声対話のコンテンツを参照すると、該音声指令の意味は「明日のにわか雨は、どのくらい続くのですか？」であると判明できる。
【００５１】
非音声対話テキストは、負サンプルと呼ばれてもよく、論理的関係を有しない少なくとも２つの音声指令に対応するテキストを含む。
【００５２】
第２の検出モデルを構築する過程では、音声対話テキストまたは非音声対話テキストを第２の検出モデルに入力し、第２の検出モデルは、受信されたテキストが正サンプルであるかどうかを予測し、予測した結果が実際状況と一致するかどうかを判断することができる。判断結果に応じて、第２の検出モデルによる予測の正確率が所定の要件を満たすように、第２の検出モデルのパラメータが調整される。
【００５３】
１つの可能な実施形態において、検出対象のテキストに対し第２の検出を行うとき、前記検出対象のテキスト、前記検出対象のテキストの過去の音声指令に対応する過去の指令テキスト、及び前記過去の指令テキストに対する過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力する。前記第２の検出モデルは、前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であり、前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果は不合格である。ここで、過去の音声指令は、検出対象の音声より前の少なくとも１つの音声指令を含んでもよい。
【００５４】
図３は、本発明の実施形態に係る音声対話過程のフローチャートである。当該音声対話過程は以下のステップＳ３１〜ステップＳ３７を含む。
【００５５】
ステップＳ３１では、音声対話設備は音声信号を受信し、該音声信号に対し音声認識を行い、対応のテキストデータを得る。音声対話設備は該テキストデータにウェイクアップワードが含まれると検出した場合、ウェイクアップする。
【００５６】
ステップＳ３２では、音声信号の入力待機時間が予め設定された時間を超えたかどうかを判断し、予め設定された時間を超えた場合、現在のフローを終了し、予め設定された時間を超えていない場合、ステップＳ３３に進む。
【００５７】
ステップＳ３３では、予め設定された時間内に、検出対象の音声信号を受信する。該検出対象の音声信号は、ユーザーによって送信されてもよいし、サウンド再生機能を備えた設備によって送信されてもよい。
【００５８】
ステップＳ３４では、該検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得る。
【００５９】
ステップＳ３５では、予め設定された第１の検出モデルを用いて、検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、第１の検出の結果が合格である場合、ステップＳ３６に進み、第１の検出の結果が不合格である場合、ステップＳ３２に戻る。第１の検出が行われる時、前記検出対象のテキストを前記第１の検出モデルに入力し、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは前記指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は合格であり、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは非指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は不合格である。
【００６０】
ステップＳ３６では、予め設定された第２の検出モデルを用いて、検出対象のテキストに対し第２の検出を行い、第２の検出の結果が合格である場合、ステップＳ３７に進み、第２の検出の結果が不合格である場合、ステップＳ３２に戻る。第２の検出が行われる時、前記検出対象のテキスト、前の少なくとも１回の音声対話過程における過去の指令テキスト及び過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力し、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であり、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文の論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果は不合格である。
【００６１】
ステップＳ３７では、前記検出対象のテキストに基づいて応答する。その後、ステップ３２に戻る。
【００６２】
検出が厳密であることにより音声指令に対応するテキストに対する検出の結果が不合格になってしまい、音声対話設備がユーザーの音声指令に応答しないことを避けるために、１つの可能な実施形態において、ステップＳ３５での第１の検出の結果が合格である場合、その検出対象のテキストに基づいて応答することができる。その後、前文と後文との論理的関係や音声対話設備がユーザーのニーズに対する理解と満足度などの総合的な要因と合わせて、第２の検出を行うことができる。
【００６３】
また、ステップＳ３３の後、ステップＳ３４の前に、検出対象の音声信号の音源、信号対雑音比、音の強さ、および声紋特徴から少なくとも１つに基づいて、検出対象の音声信号を検出することをさらに含み、検出の結果が合格である場合、ステップＳ３４に進み、そうでない場合、ステップＳ３２に戻る。１つの可能な実施形態において、検出対象の音声信号を音源、信号対雑音比、音の強さ、および声紋特徴についてそれぞれ採点することができる。その後、各スコアを加重加算し、検出対象の音声信号に対する総合スコアを得る。総合スコアが予め設定されたスコアの閾値を超える場合、検出対象の音声信号に対する検出は合格であり、そうでない場合、検出対象の音声信号に対する検出は不合格である。
【００６４】
ここで、音源について、検出対象の音声信号を採点する方法は音源と音声対話設備との間の距離を確定することを含んでもよい。予め記憶された距離と対応の予め記憶された第１スコアとの対応関係、即ち、異なる距離と対応のスコアとの間の関係を参照した上で、音源について検出対象音声信号を採点した結果を確定する。例えば、音源と音声対話設備との間の距離がセロである場合、該検出対象の音声信号は音声対話設備によって送信されたことを示すため、音源について検出対象の音声信号を採点する結果はゼロとなる。
【００６５】
信号対雑音比について、検出対象の音声信号を採点する方法は検出対象の音声信号の信号対雑音比を確定することを含んでもよい。予め記憶された信号対雑音比と対応の予め記憶された第２スコア、即ち、異なる信号対雑音比と対応のスコアとの間の関係を参照した上で、信号対雑音比について検出対象の信号を採点した結果を確定する。例えば、信号対雑音比が大きいほど、信号対雑音比について検出対象の信号を採点した結果は高くなる。
【００６６】
音の強さについて、検出対象の音声信号を採点する方法は検出対象の音声信号の音の強さを確定することを含んでもよい。予め記憶された音の強さと対応の予め記憶された第３スコア、即ち、異なる音の強さと対応のスコアとの間の関係を参照した上で、音の強さについて検出対象の音声信号を採点した結果を確定する。例えば、音の強さが低いほど、音の強さについて検出対象の音声信号を採点した結果は低くなる。
【００６７】
声紋特徴について、検出対象の音声信号を採点する方法は検出対象の音声信号の声紋特徴を確定することを含んでもよい。検出対象の音声信号の声紋特徴がウェイクアップワードを含む音声信号の声紋特徴と同じかどうかを比較し、比較結果に基づいて、声紋特徴について検出対象の音声信号を採点した結果を確定する。例えば、比較結果が同じでない場合、検出対象の音声信号とウェイクアップワードを含む音声信号は同じ人によって送信されたものではないことを示すため、声紋特徴について検出対象の音声信号を採点した結果はゼロになる。
【００６８】
検出対象の音声信号を上記の様々な角度から採点した後、各スコアを加重加算し、検出対象の音声信号に対する総合スコアを得ることができる。上記加重加算に用いられる値は予め設定されたルールに基づいて設定してもよいし、ユーザーが自分で設定してもよい。
【００６９】
本発明の実施形態は音声対話装置をさらに提供する。図４は、本発明の実施形態に係る音声対話装置の概略構造図である。図４に示すように当該該音声対話装置は、予め設定された時間内に検出対象の音声信号を受信するための受信モジュール４０１と、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行って、検出対象のテキストを得るための認識モジュール４０２と、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答し、前記第１の検出の結果が不合格である場合、受信モジュール４０１が検出対象の音声信号を受信するよう指示するための第１の検出モジュール４０３と、を備える。
【００７０】
本発明の別の実施形態は音声対話装置をさらに提供する。図５は、本発明の別の実施形態に係る音声対話装置の概略構造図である。図５に示すように当該音声対話装置は、予め設定された時間内に検出対象の音声信号を受信するための受信モジュール４０１と、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得るための認識モジュール４０２と、前記検出対象のテキストに対し第１の検出を行い、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答し、前記第１の検出の結果が不合格である場合、受信モジュール４０１が検出対象の音声信号を受信するよう指示するための第１の検出モジュール４０３と、前記第１の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに対し第２の検出を行うための第２の検出モジュール５０４と、前記第２の検出の結果が合格である場合、前記検出対象のテキストに基づいて応答し、受信モジュール４０１が検出対象の音声信号を受信するよう指示するための応答モジュール５０５と、を備える。
【００７１】
１つの可能な実施形態において、前記第２の検出モジュール５０４は前記第２の検出の結果が合格である場合、受信モジュール４０１が検出対象の音声信号を受信するよう指示するためにさらに用いられることができる。
【００７２】
１つの可能な実施形態において、前記第１の検出モジュール４０３は予め設定された第１の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し文法及び／又は語義の検出を行うために用いられ、前記第２の検出モジュールは、予め設定された第２の検出モデルを用いて、前記検出対象のテキストに対し前文と後文との論理的関係の検出を行うために用いられる。
【００７３】
１つの可能な実施形態において、前記第１の検出モデルは音声指令に対応するテキストである指令テキストと前記音声指令以外の音声信号に対応するテキストである非指令テキストとをそれぞれ複数用いて、前記第１の検出モデルをトレーニングすることによって構築される。
【００７４】
１つの可能な実施形態において、前記第１の検出モジュール４０３は前記検出対象のテキストを前記第１の検出モデルに入力するために用いられ、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は合格であり、前記第１の検出モデルが前記検出対象のテキストは非指令テキストであると予測した場合、前記第１の検出の結果は不合格である。
【００７５】
１つの可能な実施形態において、前記第２の検出モデルは音声対話テキストと非音声対話テキストとをそれぞれ複数組用いて、前記第２の検出モデルをトレーニングすることによって構築され、ここで、前記各組の音声対話テキストには、少なくとも２回の音声対話過程における音声指令に対応するテキストと当該テキストに対する応答結果とが含まれ、前記少なくとも２回の音声対話過程は前文と後文との間に論理的関係がある音声対話過程であり、前記各組の非音声対話テキストには、前文と後文との間に論理的関係がない少なくとも２つの音声指令に対応するテキストが含まれる。
【００７６】
１つの可能な実施形態において、前記第２の検出モジュール５０４は前記検出対象のテキスト、前記検出対象のテキストの過去の音声指令に対応する過去の指令テキスト、及び前記過去の指令テキストに対する過去の応答結果を前記第２の検出モデルに入力するために用いられ、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係があると予測した場合、前記第２の検出の結果は合格であり、前記第２の検出モデルが前記検出対象のテキストと、前記過去の指令テキスト及び前記過去の応答結果とは前文と後文との間に論理的関係がないと予測した場合、前記第２の検出の結果は不合格である。
【００７７】
本発明の実施形態の各装置におけるモジュールの機能については、前述の方法における対応の説明を参照できるためここでは再度説明しない。
【００７８】
本発明の実施形態は音声対話設備をさらに提供する。図６は、本発明の実施形態に係る音声対話設備の概略構造図である。図６に示すように、当該音声対話設備はメモリ１１とプロセッサ１２とを備え、メモリ１１には、プロセッサ１２で実行可能なコンピュータプログラムが記憶され、プロセッサ１２は前記コンピュータプログラムを実行するとき、上記実施形態に係る音声対話方法を実現する。メモリ１１とプロセッサ１２の数は１つであってもよく、又は複数であってもよい。
【００７９】
前記音声対話設備は周辺機器と通信し、データを交換・転送するための通信インターフェース１３をさらに備える。
【００８０】
メモリ１１は、高速度ＲＡＭメモリを含んでもよく、少なくとも１つの磁気メモリのような不揮発性メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）を含んでもよい。
【００８１】
メモリ１１、プロセッサ１２及び通信インターフェース１３が独立して実現される場合、メモリ１１、プロセッサ１２及び通信インターフェース１３は、バスによって相互接続して相互通信を行うことができる。前記バスは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、外部デバイス相互接続（ＰＣＩ、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＩｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、又は拡張インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＥＩＳＡ、Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）バス等であってもよい。前記バスは、アドレスバス、データバス、制御バス等として分けられることが可能である。表示の便宜上、図６に１本の太線のみで表示するが、バスが１つ又は１種類のみであることを意味しない。
【００８２】
任意選択で、具体的に実現する時、メモリ１１、プロセッサ１２及び通信インターフェース１３が１枚のチップに統合される場合、メモリ１１、プロセッサ１２及び通信インターフェース１３は、内部インターフェースによって相互通信を実現することができる。
【００８３】
本明細書において、「１つの実施形態」、「幾つかの実施形態」、「例」、「具体例」或いは「一部の例」などの用語とは、当該実施形態或いは例で説明された具体的特徴、構成、材料或いは特点を結合して、本発明の少なくとも１つの実施形態或いは実施例に含まれることを意味する。また、説明された具体的特徴、構成、材料或いは特点は、いずれか１つ或いは複数の実施形態または例において適切に結合することが可能である。また、矛盾しない限り、当業者は、本明細書の異なる実施形態または例、および、異なる実施形態または例における特徴を結合したり、組み合わせたりすることができる。
【００８４】
また、用語「第１」、「第２」とは比較的重要性を示している又は暗示しているわけではなく、単に説明のためのものであり、示される技術的特徴の数を暗示するわけでもない。そのため、「第１」、「第２」で限定される特徴は、少なくとも１つの当該特徴を明示又は暗示的に含むことが可能である。本出願の記載の中において、「複数」の意味とは、明確的に限定される以外に、２つ又は２つ以上を意味する。
【００８５】
フローチャート又はその他の方式で説明された、いかなるプロセス又は方法に対する説明は、特定な論理的機能又はプロセスのステップを実現するためのコマンドのコードを実行可能な１つ又はそれ以上のモジュール、断片若しくはセグメントとして理解することが可能であり、さらに、本発明の好ましい実施形態の範囲はその他の実現を含み、示された、又は、記載の順番に従うことなく、係る機能に基づいてほぼ同時にまたは逆の順序に従って機能を実行することを含み、これは当業者が理解すべきことである。
【００８６】
フローチャートに示された、又はその他の方式で説明された論理及び／又はステップは、例えば、論理機能を実現させるための実行可能なコマンドのシーケンスリストとして見なされることが可能であり、コマンド実行システム、装置、又はデバイス（プロセッサのシステム、又はコマンド実行システム、装置、デバイスからコマンドを取得して実行することが可能なその他のシステムを含むコンピュータによるシステム）が使用できるように提供し、又はこれらのコマンドを組み合わせて使用するコマンド実行システム、装置、又はデバイスに使用されるために、いかなるコンピュータ読取可能媒体にも具体的に実現されることが可能である。本明細書において、「コンピュータ読取可能媒体」は、コマンド実行システム、装置、デバイス、又はこれらのコマンドを組み合わせて実行するシステム、装置又はデバイスが使用できるように提供するため、プログラムを格納、記憶、通信、伝搬又は伝送する装置であってもよい。コンピュータ読み取り可能媒体のより具体的例（非網羅的なリスト）として、１つ又は複数の布配線を含む電気接続部（電子装置）、ポータブルコンピュータディスク（磁気装置）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、消去書き込み可能リード・オンリー・メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー装置、及びポータブル読み取り専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を少なくとも含む。また、コンピュータ読み取り可能媒体は、そのうえで前記プログラムを印字できる紙又はその他の適切な媒体であってもよく、例えば紙又はその他の媒体に対して光学的スキャンを行い、そして編集、解釈又は必要に応じてその他の適切の方式で処理して電子的方式で前記プログラムを得、その後コンピュータメモリに記憶することができるためである。
【００８７】
なお、本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせによって実現されることができる。上記実施形態において、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶された、適当なコマンド実行システムによって実行されるソフトウェア又はファームウェアによって実施されることができる。例えば、ハードウェアによって実現するとした場合、別の実施形態と同様に、データ信号に対して論理機能を実現する論理ゲート回路を有する離散論理回路、適切な混合論理ゲート回路を有する特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＧＰＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などといった本技術分野において公知である技術のうちのいずれか１つ又はそれらの組み合わせによって実現される。
【００８８】
当業者は、上記の実施形態における方法に含まれるステップの全部又は一部を実現するのは、プログラムによって対応するハードウェアを指示することによって可能であることを理解することができる。前記プログラムは、コンピュータ読取可能な媒体に記憶されてもよく、当該プログラムが実行されるとき、方法の実施形態に係るステップのうちの１つ又はそれらの組み合わせを含むことができる。
【００８９】
また、本発明の各実施形態における各機能ユニットは、１つの処理モジュールに統合されてよく、別個の物理的な個体であってもよく、２つ又は３つ以上のユニットが１つのモジュールに統合されてもよい。上記の統合モジュールは、ハードウェアで実現されてもよく、ソフトウェア機能モジュールで実現されてもよい。上記の統合モジュールが、ソフトウェア機能モジュールで実現され、しかも独立した製品として販売又は使用される場合、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されてもよい。前記記憶媒体は読取専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスク等であってもよい。
【００９０】
要約すると、本発明の実施形態に係る音声対話方法及び設備は音声対話設備がウェイクアップされた後、音声信号の入力を待機する時間は予め設定された時間を超えたかどうかを判断し、予め設定された時間を超えた場合、音声信号を再び受信せず、予め設定された時間を超えていない場合、検出対象の音声信号を受信し、前記検出対象の音声信号に対し音声認識を行い、検出対象のテキストを得る。その後、検出対象のテキストに対し２回検出し、検出の結果が合格である場合、検出対象のテキストに基づいて応答し、検出の結果が不合格である場合、検出対象のテキストに応答せず、音声信号の入力を待機する時間が予め設定された時間を超えたかどうかを判断するステップに戻る。このように、音声対話過程における音声信号の誤認識率を低減させ、ユーザーエクスペリエンスを改善することができる。
【００９１】
上記の記載は、単なる本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はそれに限定されることなく、当業者が本発明に開示されている範囲内において、容易に想到し得る変形又は置換は、全て本発明の範囲内に含まれるべきである。そのため、本発明の範囲は、記載されている特許請求の範囲に準じるべきである。
【符号の説明】
【００９２】
４０１  受信モジュール
４０２  認識モジュール
４０３  第１の検出モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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