(57)【要約】  本願は一実施例において音声区切り方法を開示し、当該方法は、第１処理対象音声情報を取得するステップと、音声区切り装置が、前記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、前記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、前記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されたものである、ステップと、を含む。音声区切り装置が発話する際の人々の特徴に合わせられて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
2021517992.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得するステップと、
前記音声区切り装置が、前記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、
前記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、前記音声区切り装置が前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、
前記音声区切り装置が、前記第１音声区切り結果及び／または前記第１処理対象音声情報に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップと、
前記音声区切り装置が、第２処理対象音声情報を取得するステップであって、前記第２処理対象音声情報が前記第１処理対象音声情報の後に取得されるものである、ステップと、
前記音声区切り装置が、前記第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するステップと、
前記第２ポーズ時間長が前記第２時間長閾値以上であれば、前記音声区切り装置が前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得るステップであって、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、を含む音声認識方法。
【請求項２】
音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得するステップと、
前記音声区切り装置が、前記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、
前記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、前記音声区切り装置が前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、前記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである、ステップと、を含む音声区切り方法。
【請求項３】
前記音声区切り装置が前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップの後は、さらに
前記音声区切り装置が、第２時間長閾値を決定するステップと、
前記音声区切り装置が、第２処理対象音声情報を取得するステップと、
前記音声区切り装置が、前記第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するステップと、
前記第２ポーズ時間長が前記第２時間長閾値以上であれば、前記音声区切り装置が前記第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得るステップであって、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第２時間長閾値を決定する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、目標音声時間長に基づいて、前記第２時間長閾値を決定するステップ、
または、
前記音声区切り装置が、第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、前記第２時間長閾値を決定するステップ、
または、
前記音声区切り装置が、前記目標音声時間長、前記第１時刻の発話速度と前記第２時刻発話速度に基づいて、前記第２時間長閾値を決定するステップを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
目標音声時間長に基づいて、前記第２時間長閾値を決定する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、前記第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から前記目標音声時間長を計算するステップと、
前記音声区切り装置が、前記目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から前記第２時間長閾値を算出するステップと、を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から前記目標音声時間長を計算する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記目標音声時間長を計算するステップを含み、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは前記目標音声時間長を示し、ｃｔは前記音声終了時刻を示し、ｓｔは前記音声開始時刻を示し、
前記音声区切り装置が、前記目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から前記第２時間長閾値を算出する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記第２時間長閾値を計算するステップを含み、
【数２６】
2021517992.tif 000028
ここで、Ｔは前記第２時間長閾値を示し、ｆ０（ｄ）は第１閾値計算関数を示し、Ｔ０は前記第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは前記予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは前記最大音声時間長を示す、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、前記第２時間長閾値を決定する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、テキストの文字数及び目標単位時間を取得するステップと、
前記音声区切り装置が、第１時刻の発話速度、前記テキストの文字数、前記目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップであって、前記第１時刻が前記第２時刻の一つ前の時刻である、ステップと、
前記音声区切り装置が、前記第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から前記第２時間長閾値を算出するステップと、を含む請求項４に記載の方法。
【請求項８】
第１時刻の発話速度、前記テキストの文字数、前記目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記第２時刻の発話速度を計算するステップを含み、
【数２７】
2021517992.tif 000029
ここで、Ｓｉは前記第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は前記第１時刻の発話速度を示し、ｎは前記テキストの文字数を示し、Δｔは前記目標単位時間を示し、αは前記平滑化係数を示し、
前記音声区切り装置が、前記第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から前記第２時間長閾値を算出する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記第２時間長閾値を計算するステップを含み、
【数２８】
2021517992.tif 000030
ここで、Ｔは前記第２時間長閾値を示し、ｆ１（ｓ）は第２閾値計算関数を示し、Ｔ１は前記第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは前記予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは前記予め設定された発話速度範囲中の最小値を示し、Ｓｉは前記第２時刻の発話速度を示す、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記目標音声時間長、前記第１時刻の発話速度と前記第２時刻発話速度に基づいて、前記第２時間長閾値を決定する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、前記第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算するステップと、
前記音声区切り装置が、テキストの文字数及び目標単位時間を取得するステップと、
前記音声区切り装置が、第１時刻の発話速度、前記テキストの文字数、前記目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップであって、前記第１時刻が前記第２時刻の一つ前の時刻である、ステップと、
前記音声区切り装置が、前記目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から前記第２時間長閾値を算出するステップと、を含む請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記目標音声時間長を計算するステップを含み、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは前記目標音声時間長を示し、ｃｔは前記音声終了時刻を示し、ｓｔは前記音声開始時刻を示し、
前記音声区切り装置が、第１時刻の発話速度、前記テキストの文字数、前記目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記第２時刻の発話速度を計算することを含み、
【数２９】
2021517992.tif 000031
ここで、Ｓｉは前記第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は前記第１時刻の発話速度を示し、ｎは前記テキストの文字数を示し、Δｔは前記目標単位時間を示し、αは前記平滑化係数を示し、  前記音声区切り装置が、前記目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から前記第２時間長閾値を算出する前記ステップは、
前記音声区切り装置が、下式を用いて前記第２時間長閾値を計算するステップを含み、
【数３０】
2021517992.tif 000032
ここで、Ｔは前記第２時間長閾値を示し、ｆ２（ｄ，ｓ）は第３閾値計算関数を示し、Ｔ０（ｓ）は第１中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗ（ｓ）は第２中間パラメータを示し、Ｄｈｉｇｈ（ｓ）は第３中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは前記最大音声時間長を示し，Ｔ２は前記第３の予め設定された音声時間長を示し，Ｓｈｉｇｈは前記予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは前記予め設定された発話速度範囲中の最小値を示す、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
一つまたは複数のプロセッサと、プログラムモジュールを記憶する一つまたは複数のメモリと、を含む音声区切り装置であって、
プロセッサが、取得モジュールと、区切りモジュールとを含むプログラムモジュールを実行し、
前記取得モジュールは、第１処理対象音声情報を取得するように構成され、
前記取得モジュールはさらに、前記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するように構成され、
区切りモジュールは、前記取得モジュールにより取得された前記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るように構成され、前記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、前記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである、音声区切り装置。
【請求項１２】
決定モジュールをさらに含み、
前記決定モジュールは、前記区切りモジュールが前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得た後、第２時間長閾値を決定するように構成され、
前記取得モジュールはさらに、第２処理対象音声情報を取得するように構成され、
前記取得モジュールはさらに、前記第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するように構成され、
前記区切りモジュールはさらに、前記取得モジュールにより取得された前記第２ポーズ時間長が、前記決定モジュールにより決定された前記第２時間長閾値以上であれば、前記第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得るように構成され、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、請求項１１に記載の音声区切り装置。
【請求項１３】
メモリと、送受信器と、プロセッサと、バスシステムと、を含む音声区切り装置であって、
前記メモリは、プログラムを記憶するように構成され、
前記プロセッサは、
第１処理対象音声情報を取得するステップと、
前記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、
前記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、前記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、前記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されたものである、ステップと、を含む前記メモリに記憶されたプログラムを実行するように構成され、
前記バスシステムは、前記メモリと前記プロセッサが通信を行うように前記メモリと前記プロセッサを接続するように構成される音声区切り装置。
【請求項１４】
前記プロセッサがさらに、
第２時間長閾値を決定するステップと、
第２処理対象音声情報を取得するステップと、
前記第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するステップと、
前記第２ポーズ時間長が前記第２時間長閾値以上であれば、前記音声区切り装置が前記第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得るステップであって、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、を実行するように構成される請求項１３に記載の音声区切り装置。
【請求項１５】
コンピュータに請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１８年０８月０２日に中国特許局に出願された出願番号が２０１８１０８７２１２１３で、発明名称が「音声認識方法、音声区切り方法及び装置」である中国特許出願を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに援用する。
【０００２】
本願は、音声処理技術分野に関し、特に、音声認識方法、音声区切り方法、並びにその装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）は、人類の知能を模倣、延長及び拡張する新規の技術科学である。ＡＩは、コンピュータ科学の一つの分岐であり、知能の実質を把握して、人工知能に類似する新しい方式で反応するスマートマシンを生み出そうとし、該分野の研究はロボット、音声認識、画像認識、自然言語の処理、専門家システム等を含む。ここで、音声認識技術は人工知能における非常に重要な方面である。
【０００４】
現在、音声認識技術に基づく区切りは、通常、長音声中間のポーズ長が所定の閾値を超えるか否かを判断し、ポーズ長が所定の閾値を超えると、音声に対して区切り処理を行うことができる。
【０００５】
しかし、上記方法で音声に対して区切りを行う場合の効果は理想的ではなく、これは人が発話する際の発話速度が一定ではないからであり、これにより、ポーズ長が所定の閾値を超えるか否かを区切りの依拠とすると、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題が生じるため、区切りの精度を低減させる。
【発明の概要】
【０００６】
本願の実施例において、一つの時間長閾値を固定して音声区切りを行うか否かを判断することがなく、前時刻の音声情報に基づいて時間長閾値をリアルタイムに調整して、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる音声認識方法、音声区切り方法及び装置を提供する。
【０００７】
これに鑑み、本願の実施例の第１態様によると、
音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得するステップと、
音声区切り装置が、上記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、
上記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が上記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、
音声区切り装置が、上記第１音声区切り結果及び／または上記第１処理対象音声情報に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップと、
音声区切り装置が、第２処理対象音声情報を取得するステップであって、上記第２処理対象音声情報が上記第１処理対象音声情報の後に取得されるものである、ステップと、
音声区切り装置が、上記第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するステップと、
上記第２ポーズ時間長が上記第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が上記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得るステップであって、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、を含む音声認識方法を提供する。
【０００８】
本願の実施例の第２態様によると、
音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得するステップと、
音声区切り装置が、上記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、
上記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が上記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、前記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである、ステップと、を含む音声区切り方法を提供する。
【０００９】
本願の実施例の第３態様によると、一つまたは複数のプロセッサと、プログラムモジュールを記憶する一つまたは複数のメモリと、を含む音声区切り装置であって、
プロセッサが、取得モジュールと、区切りモジュールとを含むプログラムモジュールを実行し、
取得モジュールは、第１処理対象音声情報を取得するように構成され、
上記取得モジュールはさらに、上記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するように構成され、
区切りモジュールは、上記取得モジュールにより取得された上記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、上記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るように構成され、上記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、上記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである、音声区切り装置を提供する。
【００１０】
本願の実施例の第４態様によると、メモリと、送受信器と、プロセッサと、バスシステムとを含む音声区切り装置であって、
上記メモリにはプログラムが記憶され、
上記プロセッサは、
第１処理対象音声情報を取得するステップと、
上記第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するステップと、
上記第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が上記第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るステップであって、前記第１音声区切り結果がテキスト情報であり、上記第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されたものである、ステップと、を含む上記メモリ中のプログラムを実行するように構成され、
上記バスシステムは、上記メモリと上記プロセッサが通信を行うように上記メモリと上記プロセッサを接続するように構成される音声区切り装置を提供する。
【００１１】
本願の実施例の第５態様によると、コンピュータで実行する時にコンピュータに上記各態様の方法を実行させる命令が記憶される上記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【００１２】
以上の技術案によると、本願の実施例が以下の利点を有することが分かる。
【００１３】
本願の実施例において、音声区切り方法を提供し、まず、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得し、その後、第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得することができ、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである。上記態様によると、一つの時間長閾値を固定して音声区切りを行うか否かを判断することがなく、前時刻の音声情報に基づいて時間長閾値をリアルタイムに調整して、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本願の実施例における音声認識システムの構成を示す図である。
【図２】本願の実施例における音声認識方法の一実施例を示す図である。
【図３】本願の実施例における音声区切り方法の一実施例を示す図である。
【図４】本願の実施例における処理対象音声情報の一実施例を示す図である。
【図５】本願の実施例における文の時間長に基づいて適応区切りを行うプロセスを示す図である。
【図６】本願の実施例における発話速度に基づいて適応区切りを行うプロセスを示す図である。
【図７】本願の実施例における文の時間長及び発話速度に基づいて適応区切りを行うプロセスを示す図である。
【図８】本願の実施例における音声区切り装置の一実施例を示す図である。
【図９】本願の実施例における音声区切り装置の他の実施例を示す図である。
【図１０】本願の実施例における音声区切り装置の構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本願の実施例において音声認識方法、音声区切り方法及び装置を提供し、一つの時間長閾値を固定して音声区切りを行うか否かを判断することがなく、前時刻の音声情報に基づいて時間長閾値をリアルタイムに調整して、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【００１６】
本願の実施例の明細書及び特許請求の範囲と図面中の「第１」、「第２」、「第３」、「第４」等（ある場合）の用語は類似する対象を区別するためのもので、特定の順又は前後順を限定するものではない。ここで説明する本願の実施例を図面に示す又は説明した順との異なる順でも実現できるように、このように使用される数値は適切な状況において交換可能である。そして、「含む」、「有する」及びそれらの変形用語は、非排他的に含むことをカバーするもので、例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器が明確に例示されたステップ又はユニットに限定されず、明確に例示されていない又はこれらのプロセス、方法、製品又は機器固有の他のステップ又はユニットも含むことを表す。
【００１７】
自動音声認識技術の発展に伴って、比較的に静かな環境での音声認識率はすでに実用のレベルに達した。しかし、実際の製品が完成される過程において、如何にして複雑な状況でも良好なユーザ体験を保持するかにおいて依然として一連の挑戦に面していて、例えば、演説等の同時通訳状況において、音声認識、翻訳システム及び字幕表示を行う必要があるため、システムによりフロントエンドで入力音声に分割または区切りを行う必要がある。以下、図１を結合して音声認識を説明し、図１を参照すると、図１は本願の実施例における音声認識システムの構成を示す図であり、図に示すように、会議場面にある場合を例にし、ユーザが会議室で発話し始めると、これらの発話内容が音声情報であり、音声区切り装置によりユーザの音声情報を受信して、音声フロントエンド信号処理モジュールを通過させた後、音声検出及びノイズ減少処理を経た後のオーディオストリームを出力し、同時に、音声を検出して得た音声間のポーズ時間を出力する。オーディオストリームは音声認識モジュールに入力されて認識処理が行われ、一方、ポーズ情報は適応変化する時間長閾値と比較され、ポーズ時間が時間長閾値以上であると、区切りがトリガーされて、区切り情報が音声認識及び翻訳や字幕表示等のモジュールに送信される。この時、スクリーンにユーザが話した字幕情報を表示することができる。
【００１８】
以下、本願の実施例における音声認識方法を説明し、図２を参照すると、本願の実施例における音声認識方法の一実施例は、以下のステップを含む。
【００１９】
ステップ１０１は、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得する。
【００２０】
本実施例において、まず第１処理対象音声情報を取得し、ここでの第１処理対象音声情報は通常、人々が発話する時に生成される音声情報である。
【００２１】
ステップ１０２は、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得する。
【００２２】
本実施例において、音声フロントエンド処理によってこの第１処理対象音声情報に対して音声処理を行って、オーディオデータストリームであるオーディオストリームを得て、同時に、音声間のポーズ時間を検出することができ、すなわち、第１ポーズ時間長を得る。
【００２３】
ステップ１０３は、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報である。
【００２４】
本実施例において、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、この第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得ることができ、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報である。
【００２５】
あるいはまた、第１時間長閾値は、前回区切り結果及び／または音声情報に基づいて生成されたものであり、つまり、第１時間長閾値は演説する際の特徴（例えば、文長さや発話速度の速さ等）に基づいて適応動的調整される。もしユーザＡが会議で「中国語音楽が中国の伝統文化に深く浸潤・滋養され、メディアが絶えずアップグレードされている今」と発話したとすると、「中国語音楽が中国の伝統文化に深く浸潤・滋養され、」で区切られた後、第１時間閾値を算出することができ、０．３秒とする。「メディアが絶えずアップグレードされている今」と発話した後０．３５秒停止してから次の発話をしたと検出されると、すなわち第２処理対象音声情報が検出されると、第１ポーズ時間長である０．３５秒が第１時間閾値０．３秒より長いため、第１音声区切り結果である「メディアが絶えずアップグレードされている今」を得て、字幕の形式でスクリーン上に表示することができる。
【００２６】
ステップ１０４は、音声区切り装置が、第１音声区切り結果及び／または第１処理対象音声情報に基づいて、第２時間長閾値を決定する。
【００２７】
本実施例において、第１音声区切り結果の文字数情報から第２時間長閾値を計算し、または第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算し、または第１音声区切り結果の文字数情報及び第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算する。
【００２８】
ステップ１０５は、音声区切り装置が、第２処理対象音声情報を取得し、ここで、第２処理対象音声情報は、第１処理対象音声情報の後に取得される。
【００２９】
本実施例において、第１処理対象音声情報を取得した後、継続して第２処理対象音声情報を取得することができる。ユーザＡが会議で「メディアが絶えずアップグレードされている今」と発話した後に、継続して「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」と発話した場合、「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」が第２処理対象音声情報である。
【００３０】
ステップ１０６は、音声区切り装置が、第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得する。
【００３１】
本実施例において、音声フロントエンド処理によって、この第２処理対象音声情報に対して音声処理を行うことで、オーディオデータストリームであるオーディオストリームを得て、同時に、音声間のポーズ時間を検出することができ、すなわち、第２ポーズ時間長を得る。
【００３２】
ステップ１０７は、第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得て、ここで、第２音声区切り結果はテキスト情報である。
【００３３】
本実施例において、第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、この第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得ることができ、ここでの第２音声区切り結果はテキスト情報である。
【００３４】
あるいはまた、ステップ１０４に記載の方法に従って第２時間長閾値を算出し、ユーザＡが会議で継続して「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」と発話した場合、「メディアが絶えずアップグレードされている今」にて区切った後、第２時間閾値を算出することができ、０．３秒であるとする。「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」と発話した後に０．３２秒停止してから次の発話をしたと検出されると、第２ポーズ時間長である０．３２秒が第２時間閾値である０．３秒を超えるため、第２音声区切り結果である「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」を得て、字幕の形式でスクリーン上に表示することができる。
【００３５】
以下、音声区切り装置の方面から、本願の実施例における音声区切り方法を説明し、図３を参照すると、本願の実施例における音声区切り方法の一実施例は２０１〜２０３を含む。
【００３６】
ステップ２０１は、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得する。
【００３７】
本実施例において、まず、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得し、ここでの第１処理対象音声情報は通常人々が発話する際に生成される音声情報である。
【００３８】
音声区切り装置が例えば携帯電話、タブレットＰＣ、パーソナルコンピュータ及びパームトップＰＣ等の端末機器に設けられる可能であり、端末機器がマイクなどの入力装置をさらに含み、マイクによってユーザによる発話内容を受信して記録することは理解できることである。
【００３９】
ステップ２０２は、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得する。
【００４０】
本実施例において、音声区切り装置は音声フロントエンド処理によってこの第１処理対象音声情報に対して音声処理を行って、オーディオデータストリームであるオーディオストリームを得て、同時に、音声間のポーズ時間を検出することができ、すなわち第１ポーズ時間長を得る。
【００４１】
深度学習技術の高速発展に伴って、静かな環境での音声認識はすでに実用のレベルに達したが、実環境でのノイズ、残響、エコーの干渉に対して、より自然でカジュアルな口頭表現に対して、音声認識は性能が明確に低下する。特に、遠隔発話環境での音声認識は実用の需要を満たすことができない。
【００４２】
音声フロントエンド処理技術は、音声認識の頑健性の向上に非常に重要な役割を果たし、認識対象の音声がさらにきれいになるように、フロントエンド処理モジュールによって各種の干渉を抑制する。特に、スマートホームとスマートカーの音声認識システムの場合、音声フロントエンド処理モジュールが重要な役割を果たす。音声認識以外、音声フロントエンド処理アルゴリズムは、音声通信と音声修復にも汎用されている。音声認識の音声フロントエンド処理アルゴリズムの場合、エコーを除去し、ノイズを抑制し、残響を除去することで音声認識の頑健性を向上させる。実環境には背景ノイズ、人々の声、残響、エコー等のさまざまな干渉源が存在し、上記要素が組み合わせられて、音声フロントエンド処理がさらに挑戦的なものになった。
【００４３】
ステップ２０３は、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値は一つ前の時刻に対応する音声情報により決定される。
【００４４】
本実施例において、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が、この第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得ることができ、ここでの第１音声区切り結果はテキスト情報である。
【００４５】
あるいはまた、第１時間長閾値は前時刻の音声情報（例えば区切り結果及び／または処理対象音声情報）に基づいて生成され、つまり、第１時間長閾値は演説特徴（例えば文の長さや発話速度の速さ等）に基づいて適応動的調整される。もしユーザＡが会議で「中国語音楽が中国の伝統文化に深く浸潤・滋養され、メディアが絶えずアップグレードされている今」と発話したとすると、「中国語音楽が中国の伝統文化に深く浸潤・滋養され」で区切られた後、第１時間閾値を算出することができ、０．３秒であるとする。「メディアが絶えずアップグレードされている今」と発話した後０．３５秒停止してから次の発話をしたと検出されると、すなわち第２処理対象音声情報が検出されると、第１ポーズ時間長である０．３５秒が第１時間閾値である０．３秒を超えるため、第１音声区切り結果を得て、すなわち「メディアが絶えずアップグレードされている今」をえて、字幕の形式でスクリーン上に表示することができる。
【００４６】
本願の実施例において、音声区切り方法を提供し、まず、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得し、その後、第１処理対象音声情報に基づいて第１ポーズ時間長を取得することができ、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値は一つ前の時刻に対応する音声情報により決定される。上記形態によって、一つの時間長閾値を固定して音声区切りを行うか否かを判断することがなく、前時刻の音声情報に基づいて時間長閾値をリアルタイムに調整して、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【００４７】
あるいはまた、上記図３に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の一番目の代替実施例において、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得た後、
音声区切り装置が、第２時間長閾値を決定するステップと、
音声区切り装置が、第２処理対象音声情報を取得するステップと、
音声区切り装置が、第２処理対象音声情報に基づいて第２ポーズ時間長を取得するステップと、
第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得るステップであって、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、をさらに含むことができる。
【００４８】
本実施例において、音声区切り装置は第１音声区切り結果の文字数情報から第２時間長閾値を計算し、または、第１処理対象音声情報の時間長情報に基づいて第２時間長閾値を計算し、または、第１音声区切り結果の文字数情報及び第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算することができる。その後、第１処理対象音声情報を取得した後、継続して第２処理対象音声情報を取得する。もしユーザＡが会議で「メディアが絶えずアップグレードされている今」と発話した後、継続して「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」と発話したとすると、「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」が第２処理対象音声情報である。
【００４９】
音声区切り装置は、音声フロントエンド処理によってこの第２処理対象音声情報に対して音声処理を行って、オーディオデータストリームであるオーディオストリームを得て、同時に、音声間のポーズ時間が検出されることができ、すなわち第２ポーズ時間長を得る。第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、この第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得ることができ、ここでの第２音声区切り結果はテキスト情報である。
【００５０】
あるいはまた、ステップ１０４に記載の方法に従って第２時間長閾値を算出し、ユーザＡが会議で継続して「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」と発話したとすると、「メディアが絶えずアップグレードされている今」で区切られた後、第２時間閾値を算出することができ、０．３秒であるとする。「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」と発話した後に０．３２秒停止してから次の発話をしたと検出されると、第２ポーズ時間長である０．３２秒が第２時間閾値である０．３秒を超えるため、第２音声区切り結果を得て、すなわち「１０１女子チームは積極的に進歩する態度で中国の女の子の独特な魅力を表現する」を得て、字幕の形式でスクリーン上に表示することができる。
【００５１】
次に、本願の実施例において、音声区切り装置が第２時間長閾値を決定した後、第２処理対象音声情報を取得し、第２処理対象音声情報に基づいて第２ポーズ時間長を取得し、第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得て、ここで、第２音声区切り結果はテキスト情報である。上記形態によって、時間長閾値を柔軟に調整することができ、前の音声情報に基づいて新しい時間長閾値を生成して音声区切りを行うか否かを判断することで、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【００５２】
あるいはまた、上記図３に対応する一番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の二番目の代替実施例において、第２時間長閾値を決定するステップは、
音声区切り装置が、目標音声時間長に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップ、
または、
音声区切り装置が、第１時刻の発話速度と第２時刻の発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップ、
または、
音声区切り装置が、目標音声時間長、第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップを含むことができる。
【００５３】
本実施例において、音声区切り装置によりポーズ時間が時間長閾値を超えるか否かを判断する際、この時間長閾値は予め設定された一定の閾値ではなく、適応閾値計算によって得たものである。例えば、今回の処理対象音声情報に基づいて次回の時間長閾値を決定することができ、処理対象音声情報には人々の演説特徴が載せられていて、すなわち一つの完全な文を発話する時間長さが載せられていて、文の時間長から時間長閾値を算出することができる。さらに例えば、今回の区切り結果に基づいて次回の時間長閾値を決定することもでき、区切り結果に主に演説する文字数を含む人々の演説内容が載せられていて、単位時間内の演説文字数に基づいて演説の発話速度を決定して、時間長閾値を算出することができる。
【００５４】
ここで、上記２種類の方式に基づいて、同時に一つの完全な文の時間長及び演説の発話速度から時間長閾値を算出することも可能であり、同時に今回の処理対象音声情報と今回の音声区切り結果に基づいて、次回の時間長閾値を決定する場合、異なる状況にさらに適用可能であり、時間長閾値の計算の信頼性を向上させることが可能であることは理解できる。
【００５５】
次に、本願の実施例において、音声区切り装置が、第１音声区切り結果の文字数情報から第２時間長閾値を計算し、または、第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算し、または、第１音声区切り結果の文字数情報及び第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算する。上記形態によると、文字数情報から発話速度の速さを把握でき、時間長情報を利用して累積した文の時間長を把握できて、発話速度の速さと累積した文の時間長とをいずれも時間長閾値を生成する依拠とすることができ、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。
【００５６】
あるいはまた、上記図３に対応する二番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の三番目の代替実施例において、目標音声時間長に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップは、
音声区切り装置が、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算するステップと、
音声区切り装置が、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出するステップと、を含むことができる。
【００５７】
本実施例において、如何に第１処理対象音声情報を用いて第２時間長閾値を決定するか、すなわち如何に今回得た処理対象音声情報を用いて次回の比較に利用すべき時間長閾値を取得するか、を説明する。
【００５８】
あるいはまた、まず、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻を取得し、ここでの第１処理対象音声情報を完全な文と理解することができ、例えば、第１処理対象音声情報が「中国語音楽が中国の伝統文化に深く浸潤・滋養され」であり、理解の便宜を図るため、図４を参照すると、図４は本願の実施例における処理対象音声情報の一実施例を示す図で、図に示すように、「中」の発音が開始される時が音声開始時刻であり、「れ」の発音が終了される時が音声終了時刻であるが、実際の状況において、一言を発話した後にポーズ時間がある可能性があり、この時間が音声終了時刻から区切り終了時刻までである。
【００５９】
音声区切り装置が、音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を算出し、最後に、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から、第２時間長閾値を算出する。ここで、予め設定された音声時間長範囲は上限値と下限値を含み、且つ予め設定された音声時間長範囲と第１の予め設定された音声時間長はいずれも予め設定されたものであり、ここでは具体的な数値を限定しない。
【００６０】
理解の便宜を図るため、図５を参照すると、図５は本願の実施例における文の時間長に基づいて適応区切りを行うプロセスを示す図であり、図に示すように、具体的に以下の通りである。
【００６１】
ステップＡ１において、まず、音声区切り装置が、処理対象音声情報を取得する。
【００６２】
ステップＡ２において、その後、この処理対象音声情報を音声フロントエンドに送信して処理を行わせ、処理の内容は、ノイズ、残響とエコーの干渉を低減して、処理対象音声情報のオーディオストリーム、対応するポーズ時間ｔと該文の時間長情報を出力することを含むが、これらに限定されることはない。
【００６３】
ステップＡ３において、ポーズ時間ｔが時間長閾値Ｔを超えるか否かを判断し、ここでの時間長閾値Ｔは予め設定された値ではなく、人々の演説特徴に基づいて調整して得たものである。ポーズ時間ｔが時間長閾値Ｔを超えれば、ステップＡ４に移行し、すなわち区切り処理を行う。
【００６４】
ステップＡ４において、オーディオストリームは音声認識モジュールに入力された後、具体的な字幕に認識される。
【００６５】
ステップＡ５において、認識結果が字幕として表示されることができる。
【００６６】
ステップＡ６において、該文の時間長情報を用いて、次回の時間長閾値を適応計算することができ、これは、統計の方面から見て、正常な文長さがいずれも一定の範囲を有するため、累積時間長が該範囲未満であると、区切りにくいと判断しがちであるからである。一方、累積時間長が該範囲を超えると、区切りやすいと判断しがちである。
【００６７】
あるいはまた、本願の実施例において、第１種の音声区切り装置が時間閾値を計算する形態を説明したが、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算し、その後、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出することができる。上記形態によると、処理対象音声情報中の文の時間長情報を有効に利用することができ、これに基づいて算出される時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有する。
【００６８】
あるいはまた、上記図３に対応する三番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の四番目の代替実施例において、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から、目標音声時間長を計算するステップは、
音声区切り装置が、下式を用いて目標音声時間長を計算するステップを含むことができ、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは目標音声時間長を示し、ｃｔは音声終了時刻を示し、ｓｔは音声開始時刻を示す。
【００６９】
目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から、第２時間長閾値を算出するステップは、
音声区切り装置が、下式を用いて第２時間長閾値を計算することを含むことができ、
【数１】
2021517992.tif 000003
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ０（ｄ）は第１閾値計算関数を示し、Ｔ０は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示す。
【００７０】
本実施例において、音声時間長とは、前の文が区切られた後、本文の音声の音声開始時刻ｓｔから音声終了時刻ｃｔまでの時間長を指し、このため、音声時間長はｄ＝ｃｔ−ｓｔであり、音声開始時刻ｓｔが１２時１５分３２秒で、音声終了時刻ｃｔが１２時１５分４１秒であれば、目標音声時間長ｄは９秒である。
【００７１】
統計の方面から見て、正常な文長さがいずれも一定の範囲を有する。よって、ポーズ時間長が該範囲未満であると、アルゴリズムが区切りにくいと判断しがちであり、一方、ポーズ時間長が該範囲を超えると、アルゴリズムが区切りやすいと判断しがちである。すなわち、累積される文長さの増加に伴って、区切りをトリガーする難度は低下されるはずである。よって、第２時間長閾値Ｔを
Ｔ＝ｆ０（ｄ）と表すことができる。
【００７２】
ここで、ｆ０は任意の単調減少関数であることができ、すなわち、次式の通り表すことができる。
【数２】
2021517992.tif 000004
ここで、Ｔ０は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示し、つまり、Ｄｍａｘを超えると強制的に区切る。
【００７３】
実行可能な一つの設定として、Ｔ０は０．５であることができ、Ｄｌｏｗは２秒であることができ、Ｄｈｉｇｈは８秒であることができ、Ｄｍａｘは２０秒であることができ、これにより、第２時間長閾値Ｔは、次式の通り表すことができる。
【数３】
2021517992.tif 000005
もしｄが１秒であれば、一番目の式によって、第２時間長閾値Ｔは０．７５秒である。もしｄが５秒であれば、二番目の式によって、第２時間長閾値Ｔは０．５秒である。もしｄが１２秒であれば、三番目の式によって、第２時間長閾値Ｔは０．３３秒である。
【００７４】
あるいはまた、本願の実施例において、第２時間長閾値を計算する具体的な形態を説明したが、正常な文がいずれも一定の時間長範囲を有することに鑑み、発話者のポーズ時間長を区切りか否かを判断する依拠として、ポーズ時間長が時間長範囲未満であると、アルゴリズムが区切りにくいと判断しがちであり、一方、ポーズ時間長が該範囲を超えると、アルゴリズムが区切りやすいと判断しがちである。上記形態によると、文の時間長の特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に、発話者の発話方式及び文の合理的な長さに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。
【００７５】
あるいはまた、上記図３に対応する二番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の五番目の代替実施例において、第１時刻の発話速度と第２時刻の発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップは、
音声区切り装置が、テキストの文字数及び目標単位時間を取得するステップと、
音声区切り装置が、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップと、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、
音声区切り装置が、第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から、第２時間長閾値を算出するステップと、を含むことができる。
【００７６】
本実施例において、如何に第１音声区切り結果を用いて、第２時間長閾値を決定するか、すなわち如何に今回区切って得たテキスト情報を用いて、次回の比較に利用すべき時間長閾値を取得するかを説明する。
【００７７】
あるいはまた、まず、テキスト情報に対応するテキストの文字数（例えば、第１音声区切り結果または該文に用いられた時間及び合計文字数）及び該テキストを発話する時間を取得することができる。続いて、テキストの文字数と目標単位時間から前の時間点の発話速度を算出することができ、１秒ごとに発話速度を更新すれば、第２時刻と第１時刻との差は１秒であり、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から、第２時刻の発話速度を計算する。最後に、第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長を結合して、第２時間長閾値を算出する。
【００７８】
理解の便宜を図るため、図６を参照すると、図６は本願の実施例における発話速度に基づいて適応区切りを行うプロセスを示す図で、あるいはまた、図に示すように、以下の通りである。
【００７９】
ステップＢ１において、まず、音声区切り装置が、処理対象音声情報を取得する。
【００８０】
ステップＢ２において、その後、この処理対象音声情報を音声フロントエンドに送信して処理を行わせ、処理の内容は、ノイズ、残響とエコーの干渉を低減して、処理対象音声情報のオーディオストリーム、対応するポーズ時間ｔと該文の時間長情報を出力するステップを含むが、これらに限定されることはない。
【００８１】
ステップＢ３において、ポーズ時間ｔが時間長閾値Ｔを超えるか否かを判断し、ここでの時間長閾値Ｔは予め設定した値ではなく、人々の演説特徴に基づいて調整して得たものである。ポーズ時間ｔが時間長閾値Ｔを超えると、ステップＢ４に移行し、すなわち区切り処理を行う。
【００８２】
ステップＢ４において、オーディオストリームは音声認識モジュールに入力された後、具体的な字幕に認識される。
【００８３】
ステップＢ５において、認識結果が字幕として表示されることができる。
【００８４】
ステップＢ６において、該文の発話速度を用いて、次回の時間長閾値を適応計算することができ、これは、統計の方面から見て、発話速度が速いほど、文中のポーズが短く、反対に、発話速度が遅いほど、文中のポーズが長いからである。よって、発話速度の速さは時間長閾値の大きさと負の相関関係である。
【００８５】
あるいはまた、本願の実施例において、第１種の音声区切り装置が時間閾値を計算する形態を説明したが、テキストの文字数及び目標単位時間を取得した後、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算し、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、最後に、第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から第２時間長閾値を算出することができる。上記形態によると、音声区切り結果中の発話速度の速さを有効に参照して、発話速度の速さに基づいて、時間長閾値を絶えず更新して、時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有することになる。
【００８６】
あるいはまた、上記図３に対応する五番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の六番目の代替実施例において、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップは、
音声区切り装置が、下式を用いて第２時刻の発話速度を計算するステップを含むことができ、
【数４】
2021517992.tif 000006
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示す。
【００８７】
音声区切り装置が、第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から、第２時間長閾値を算出するステップは、
音声区切り装置が、下式を用いて第２時間長閾値を計算するステップを含むことができ、
【数５】
2021517992.tif 000007
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ１（ｓ）は第２閾値計算関数を示し、Ｔ１は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示し、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示す。
【００８８】
本実施例において、まず、音声区切り装置がテキストの文字数及び目標単位時間（例えば、テキストの文字数が第１音声区切り結果に対応する文字数であり、目標単位時間が該文の発話時間であることができる）を取得し、テキストが「今日は思い出に残る一日である」で、該文の発話に２秒かかり、且つ合計で１０個の文字を発話した場合、テキストの文字数は１０個であり、目標単位時間は２秒である。
【００８９】
実際のシステムにおいて、認識して文字数情報を返送するに一定の遅延があり、且つ発話者の発話速度も常に変化するので、アルゴリズムの安定性を保証するために、実際に使用される時には比較的に滑らかな発話速度情報が必要であり、すなわち平滑化係数αを導入する必要があり、ここでαの値の範囲は０より大きく１より小さい数値であることができる。統計の方面から見て、発話速度が速いほど、文中のポーズが短く、発話速度が遅いほど、文中のポーズが長い。よって、発話速度の速さは区切り閾値の大きさと負の相関関係である。すなわち第２時間長閾値Ｔを
Ｔ＝ｆ１（ｄ）と表すことができる。
【００９０】
ここで、ｆ１は任意の単調減少関数であることができ、すなわち、次式の通り表すことができる。
【数６】
2021517992.tif 000008
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ１（ｓ）は第２閾値計算関数を示し、Ｔ１は第１の予め設定された音声時間長を示し、すなわち正常な発話速度である場合の時間長閾値を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示し、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示す。
【００９１】
実行可能な一つの設定として、Ｔ１は０．５であることができ、Ｓｈｉｇｈは５文字数／秒であることができ、Ｓｌｏｗは２文字数／秒を示し、Ｓｉを下式で計算することができる。
【数７】
2021517992.tif 000009
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示す。
【００９２】
実行可能な一つの設定として、Ｓｉ−１が３文字数／秒であることができ、ｎが１０個の文字であることができ、Δｔが２秒であることができ、αが０．９であることができ、これにより、算出されるＳｉは３．２文字数／秒であり、ｆ１（ｄ）を計算式に代入すると、以下の結果が得られる。
【数８】
2021517992.tif 000010
すなわち、第２時間長閾値が０．５５秒であることができる。
【００９３】
あるいはまた、本願の実施例において、第２時間長閾値を計算する具体的な形態を説明したが、異なる人が発話する際の発話速度が異なることに鑑み、発話者の発話速度の速さを区切りするか否かを判断する依拠とし、発話速度が速いほど、文中のポーズが短く、発話速度が遅いほど、文中のポーズが長い。よって、発話速度の速さと区切り閾値の大きさとは負の相関関係であるはずである。上記形態によると、発話速度の速さの特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に、発話者の発話方式及び発話速度の速さにさらに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。また、発話速度の更新が遅いほど、クライアントに遅延が生じ、文字数のフィードバックが安定的ではなく、計算する単位時間の音声の変化が速いため、平滑化係数を導入して、アルゴリズム結果が安定的になり、技術案の実用性を向上させる。
【００９４】
あるいはまた、上記図３に対応する二番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の七番目の代替実施例において、目標音声時間長、第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップは、
音声区切り装置が、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から、目標音声時間長を計算するステップと、
音声区切り装置が、テキストの文字数及び目標単位時間を取得するステップと、
音声区切り装置が、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップと、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、
音声区切り装置が、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から、第２時間長閾値を算出するステップと、を含むことができる。
【００９５】
本実施例において、如何に第１処理対象音声情報と第１音声区切り結果を用いて、第２時間長閾値を決定するか、すなわち如何に今回に区切って得たテキスト情報及び今回に得た処理対象音声情報を用いて、次回の比較に利用すべき時間長閾値を取得するかを説明する。
【００９６】
あるいはまた、まず、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻を取得し、ここでの第１処理対象音声情報を一つの完全な文と理解することができ、例えば、第１処理対象音声情報が「中国語音楽が中国の伝統文化に深く浸潤・滋養され」であることができ、理解の便宜を図るため、図４を参照すると、「中」の発音が開始される時が音声開始時刻であり、「れ」の発音が終了される時が音声終了時刻であるが、実際の状況において、一言を発話した後にポーズ時間がある可能性があり、この時間が音声終了時刻から区切り終了時刻までである。音声区切り装置が、音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を算出する。音声区切り装置は、テキスト情報に対応するテキストの文字数及び該文を発話する際の目標単位時間を取得することができる。続いて、テキストの文字数と目標単位時間から前の時間点の発話速度を算出することができ、１秒ごとに発話速度を更新すると、第２時刻と第１時刻との差は１秒である。そして、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から、第２時刻の発話速度を計算する。最後に、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から、第２時間長閾値を算出する。ここで、予め設定された音声時間長範囲は上限値と下限値を含み、且つ予め設定された音声時間長範囲と第１の予め設定された音声時間長はいずれも予め設定されたものであり、ここでは具体的な数値を限定しない。予め設定された発話速度範囲も上限値と下限値を含み、且つ予め設定された発話速度範囲と第２の予め設定された音声時間長はいずれも予め設定されたものであり、ここでは具体的な数値を限定しない。
【００９７】
理解の便宜を図るため、図７を参照すると、図７は本願の実施例における文の時間長及び発話速度に基づいて適応区切りを行うプロセスを示す図で、図に示すように、以下の通りである。
【００９８】
ステップＣ１において、まず、音声区切り装置が、処理対象音声情報を取得する。
【００９９】
ステップＣ２において、その後、この処理対象音声情報を音声フロントエンドに送信して処理を行わせ、処理の内容はノイズ、残響とエコーの干渉を低減して、処理対象音声情報のオーディオストリーム、対応するポーズ時間ｔと該文の時間長情報を出力するステップを含むが、これらに限定されることはない。
【０１００】
ステップＣ３において、ポーズ時間ｔが時間長閾値Ｔを超えるか否かを判断し、ここでの時間長閾値Ｔは予め設定した値ではなく、人々の演説特徴に基づいて調整して得たものである。ポーズ時間ｔが時間長閾値Ｔを超えると、ステップＣ４に移行し、すなわち区切り処理を行う。
【０１０１】
ステップＣ４において、オーディオストリームは音声認識モジュールに入力された後、具体的な字幕に認識される。
【０１０２】
ステップＣ５において、認識結果が字幕として表示されることができる。
【０１０３】
ステップＣ６において、該文の時間長情報と発話速度を用いて、次回の時間長閾値を適応計算することができ、これは、統計の方面から見て正常な文長さがいずれも一定の範囲を有するため、累積時間長が該範囲未満であると、区切りにくいと判断しがちであるからである。一方、累積時間長が該範囲を超えると、区切りやすいと判断しがちである。且つ、統計の方面から見て、発話速度が速いと、文中のポーズが短く、反対に、発話速度が遅いと、文中のポーズが長い。よって、発話速度の速さと時間長閾値の大きさとは負の相関関係であるはずである。
【０１０４】
あるいはまた、本願の実施例において、第１種の音声区切り装置が時間閾値を計算する形態を説明したが、音声区切り結果と処理対象音声情報による時間長閾値に対する影響を同時に考慮して、最後に、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長を総合して、第２時間長閾値を算出することができる。上記形態によると、音声区切り結果中の発話速度の速さを有効に考慮することができるとともに、発話速度の速さに基づいて時間長閾値を絶えず更新することで、時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有することになる。一方、処理対象音声情報中の文の時間長の情報を有効に考慮することができ、これにより、算出される時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有する。
【０１０５】
あるいはまた、上記図３の対応する七番目の実施例を基に、本願の実施例による音声区切り方法の八番目の代替実施例において、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から、目標音声時間長を計算するステップは、
音声区切り装置が、下式を用いて目標音声時間長を計算するステップを含むこともができる。
【０１０６】
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは目標音声時間長を示し、ｃｔは音声終了時刻を示し、ｓｔは音声開始時刻を示す。
【０１０７】
音声区切り装置が、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から、第２時刻の発話速度を計算するステップは、
音声区切り装置が、下式を用いて第２時刻の発話速度を計算するステップを含むことができる。
【数９】
2021517992.tif 000011
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示す。
【０１０８】
音声区切り装置が、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から、第２時間長閾値を算出するステップは、次式を含む。
【数１０】
2021517992.tif 000012
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ２（ｄ，ｓ）は第３閾値計算関数を示し、Ｔ０（ｓ）は第１中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗ（ｓ）は第２中間パラメータを示し、Ｄｈｉｇｈ（ｓ）は第３中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示し、Ｔ２は第３の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示す。
【０１０９】
本実施例において、音声区切り装置は、音声時間長または発話速度情報を単独に利用する以外、両方を連携して時間長閾値を計算することもでき、すなわち第２時間長閾値Ｔを、
Ｔ＝ｆ２（ｄ，ｓ）と表すこともでき、
ここで、ｆ２は任意の単調減少関数であることができ、すなわち、次式の通り表すことができる。
【数１１】
2021517992.tif 000013
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ２（ｄ，ｓ）は第３閾値計算関数を示し、Ｔ０（ｓ）は第１中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗ（ｓ）は第２中間パラメータを示し、Ｄｈｉｇｈ（ｓ）は第３中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示し、Ｔ２は第３の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示す。
【０１１０】
実行可能な一つの設定として、Ｓｈｉｇｈは５文字数／秒であることができ、Ｓｌｏｗは２文字数／秒を示し、Ｄｌｏｗは２秒であることができ、Ｄｈｉｇｈは８秒であることができ、Ｄｍａｘは２０秒であることができ、上記パラメータと下式でＴ０（ｓ）、Ｄｌｏｗ（ｓ）とＤｈｉｇｈ（ｓ）をそれぞれ算出するができる。
【数１２】
2021517992.tif 000014
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示す。
【０１１１】
実行可能な一つの設定として、Ｓｉ−１は３文字数／秒であることができ、ｎは１０個の文字であることができ、Δｔは２秒であることができ、αは０．９であることができ、これにより、算出されるＳｉは３．２文字数／秒である。さらに、Ｔ２が０．５であることができ、上記パラメータを結合すると、算出されるＴ０（ｓ）は０．５５秒である。
【０１１２】
上記パラメータに基づいて、音声区切り装置は、下式でＤｌｏｗ（ｓ）を算出することができ、すなわち、次式の通りである。
【数１３】
2021517992.tif 000015
上記パラメータに基づいて、音声区切り装置は、下式でＤｈｉｇｈ（ｓ）を算出することができ、すなわち、次式の通りである。
【数１４】
2021517992.tif 000016
上記算出されたＴ０（ｓ）、Ｄｌｏｗ（ｓ）とＤｈｉｇｈ（ｓ）に基づいて、音声区切り装置は、下式を得ることができる：
【数１５】
2021517992.tif 000017
音声時間長はｄ＝ｃｔ−ｓｔであることができ、音声開始時刻ｓｔが１２時１５分３２秒で、音声終了時刻ｃｔが１２時１５分４１秒であると、目標音声時間長ｄは９秒である。
【０１１３】
もしｄが１秒であれば、一番目の式に従って、第２時間長閾値Ｔが０．８５秒であることが分かる。もしｄが５秒であれば、二番目の式に従って、第２時間長閾値Ｔが０．５５秒であることが分かる。もしｄが１２秒であれば、三番目の式に従って、第２時間長閾値Ｔが０．３９秒であることが分かる。
【０１１４】
上記パラメータがいずれも可能なパラメータであり、実際の応用において、異なる状況に基づいて設定することができることは理解できることであり、ここでは限定しない。
【０１１５】
あるいはまた、本願の実施例において、第２時間長閾値を計算する具体的な形態を説明したが、人々の発話時の発話速度が異なることに鑑み、発話者の発話速度の速さを区切りを行うか否かを判断する依拠とし、発話速度が速いほど、文中のポーズは短く、発話速度が遅いほど、文中のポーズは長い。よって、発話速度の速さと区切り閾値の大きさとは負の相関関係であるはずである。また、正常な文はいずれも一定の時間長範囲を有するため、発話者の発話ポーズ時間長を、区切りを行うか否かを判断する依拠とし、ポーズ時間長が時間長範囲未満であると、アルゴリズムが区切りにくいと判断しがちであり、一方、ポーズ時間長が該範囲を超えると、アルゴリズムが区切りやすいと判断しがちである。上記形態によると、発話速度の速さの特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に発話者の発話方式及び発話速度の速さに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。また、発話速度の更新が遅いほど、クライアントに遅延が生じ、文字数のフィードバックが安定的ではなく、計算する単位時間の音声の変化が速いため、平滑化係数を導入して、アルゴリズム結果が安定的になり、技術案の実用性を向上させる。且つ、文の時間長の特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に発話者の発話方式及び文の合理的な長さに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性をさらに向上させる。
【０１１６】
以下、本願の実施例中の音声区切り装置を詳しく説明し、図８を参照すると、図８は本願の実施例における音声区切り装置の一実施例を示す図で、音声区切り装置３０は、
第１処理対象音声情報を取得し、
さらに第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得するための取得モジュール３０１と、
取得モジュール３０１により取得された第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得るための区切りモジュール３０２と、を含み、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値は一つ前の時刻に対応する音声情報により決定される。
【０１１７】
本実施例において、取得モジュール３０１により第１処理対象音声情報を取得し、取得モジュール３０１により第１処理対象音声情報に基づいて第１ポーズ時間長を取得し、取得モジュール３０１により取得された第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、区切りモジュール３０２により第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値は一つ前の時刻に対応する音声情報により決定される。
【０１１８】
本願の実施例において、音声区切り装置を提供し、まず、音声区切り装置が、第１処理対象音声情報を取得し、その後、第１処理対象音声情報に基づいて第１ポーズ時間長を取得することができ、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値は一つ前の時刻に対応する音声情報により決定される。上記形態によると、一つの時間長閾値を固定して音声区切りを行うか否かを判断することがなく、前時刻の音声情報に基づいて時間長閾値をリアルタイムに調整して、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【０１１９】
あるいはまた、上記図８に対応する実施例を基に、図９を参照すると、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、音声区切り装置３０は決定モジュール３０３をさらに含む。
【０１２０】
決定モジュール３０３は、区切りモジュール３０２により第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第１音声区切り結果を得た後、第２時間長閾値を決定するように構成される。
【０１２１】
取得モジュール３０１はさらに、第２処理対象音声情報を取得するように構成される。
【０１２２】
取得モジュール３０１はさらに、第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するように構成される。
【０１２３】
区切りモジュール３０２はさらに、取得モジュール３０１により取得された第２ポーズ時間長が決定モジュールにより決定された第２時間長閾値以上であれば、第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得るように構成され、ここで、第２音声区切り結果はテキスト情報である。
【０１２４】
次に、本願の実施例において、音声区切り装置により第２時間長閾値を決定し、その後、第２処理対象音声情報を取得し、第２処理対象音声情報に基づいて第２ポーズ時間長を取得し、第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより第２音声区切り結果を得て、ここで、第２音声区切り結果はテキスト情報である。上記形態によると、時間長閾値を柔軟に調整することができ、前の音声情報に基づいて新しい時間長閾値を生成して音声区切りを行うか否かを判断することで、発話するときの人々の特性に合わせて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【０１２５】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、目標音声時間長に基づいて、第２時間長閾値を決定するように構成され、
または、
第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するように構成され、
または、
目標音声時間長、第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するように構成される。
【０１２６】
さらに、本願の実施例において、音声区切り装置は第１音声区切り結果の文字数情報から第２時間長閾値を計算し、または、第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算し、または、第１音声区切り結果の文字数情報及び第１処理対象音声情報の時間長情報から第２時間長閾値を計算する。上記形態によると、文字数情報を利用して発話速度の速さを把握でき、時間長情報を利用して累積した文の時間長を把握できて、発話速度の速さと累積した文の時間長とをいずれも時間長閾値を生成する依拠とすることができ、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。
【０１２７】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から、目標音声時間長を計算するように構成される。
【０１２８】
目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から、第２時間長閾値を算出する。
【０１２９】
あるいはまた、本願の実施例において、第１種の音声区切り装置が時間閾値を計算する形態を説明したが、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算し、その後、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出することができる。上記形態によると、処理対象音声情報中の文の時間長情報を有効に利用することができ、これに基づいて算出される時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有する。
【０１３０】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、下式を用いて目標音声時間長を計算するように構成され、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは目標音声時間長を示し、ｃｔは音声終了時刻を示し、ｓｔは音声開始時刻を示す。
【０１３１】
また、下式を用いて第２時間長閾値を計算する：
【数１６】
2021517992.tif 000018
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ０（ｄ）は第１閾値計算関数を示し、Ｔ０は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示す。
【０１３２】
あるいはまた、本願の実施例において、第２時間長閾値を計算する具体的な形態を説明したが、正常な文がいずれも一定の時間長範囲を有することに鑑み、発話者のポーズ時間長を区切りか否かを判断する依拠として、ポーズ時間長が時間長範囲未満であると、アルゴリズムが区切りにくいと判断しがちであり、一方、ポーズ時間長が該範囲を超えると、アルゴリズムが区切りやすいと判断しがちである。上記形態によると、文の時間長の特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に、発話者の発話方式及び文の合理的な長さに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。
【０１３３】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、テキストの文字数及び目標単位時間を取得し、
第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算し、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、
また、第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から第２時間長閾値を算出するように構成される。
【０１３４】
あるいはまた、本願の実施例において、第１種の音声区切り装置が時間閾値を計算する形態を説明したが、テキストの文字数及び目標単位時間を取得した後、第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算し、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、最後に、第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から第２時間長閾値を算出することができる。上記形態によると、音声区切り結果中の発話速度の速さを有効に参照して、発話速度の速さに基づいて、時間長閾値を絶えず更新して、時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有することになる。
【０１３５】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、下式を用いて第２時刻の発話速度を計算し、
【数１７】
2021517992.tif 000019
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示し、
また、下式を用いて第２時間長閾値を計算するように構成される。
【数１８】
2021517992.tif 000020
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ１（ｓ）は第２閾値計算関数を示し、Ｔ１は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示し、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示す。
【０１３６】
あるいはまた、本願の実施例において、第２時間長閾値を計算する具体的な形態を説明したが、異なる人が発話する際の発話速度が異なることに鑑み、発話者の発話速度の速さを区切りするか否かを判断する依拠とし、発話速度が速いほど、文中のポーズが短く、発話速度が遅いほど、文中のポーズが長い。よって、発話速度の速さと区切り閾値の大きさとは負の相関関係であるはずである。上記形態によると、発話速度の速さの特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に、発話者の発話方式及び発話速度の速さにさらに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。また、発話速度の更新が遅いほど、クライアントに遅延が生じ、文字数のフィードバックが安定的ではなく、計算する単位時間の音声の変化が速いため、平滑化係数を導入して、アルゴリズム結果が安定的になり、技術案の実用性を向上させる。
【０１３７】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算し、
テキストの文字数及び目標単位時間を取得し、
第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算し、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、
目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出するように構成される。
【０１３８】
あるいはまた、本願の実施例において、第１種の音声区切り装置が時間閾値を計算する形態を説明したが、音声区切り結果と処理対象音声情報による時間長閾値に対する影響を同時に考慮して、最後に、目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長を総合して、第２時間長閾値を算出することができる。上記形態によると、音声区切り結果中の発話速度の速さを有効に考慮することができるとともに、発話速度の速さに基づいて時間長閾値を絶えず更新することで、時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有することになる。一方、処理対象音声情報中の文の時間長の情報を有効に考慮することができ、これにより、算出される時間長閾値が良好な参照性と信頼性を有する。
【０１３９】
あるいはまた、上記図９に対応する実施例を基に、本願の実施例による音声区切り装置３０の他の実施例において、
決定モジュール３０３は具体的に、下式を用いて目標音声時間長を計算し、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは目標音声時間長を示し、ｃｔは音声終了時刻を示し、ｓｔは音声開始時刻を示し、
また、下式を用いて第２時刻の発話速度を計算するように構成される。
【数１９】
2021517992.tif 000021
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示す。
【０１４０】
目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出するステップは、
下式を用いて第２時間長閾値を計算するステップを含む：
【数２０】
2021517992.tif 000022
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ２（ｄ，ｓ）は第３閾値計算関数を示し、Ｔ０（ｓ）は第１中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗ（ｓ）は第２中間パラメータを示し、Ｄｈｉｇｈ（ｓ）は第３中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示す，Ｔ２は第３の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示す。
【０１４１】
あるいはまた、本願の実施例において、第２時間長閾値を計算する具体的な形態を説明したが、人々の発話時の発話速度が異なることに鑑み、発話者の発話速度の速さを区切りを行うか否かを判断する依拠とし、発話速度が速いほど、文中のポーズは短く、発話速度が遅いほど、文中のポーズは長い。よって、発話速度の速さと区切り閾値の大きさとは負の相関関係であるはずである。また、正常な文はいずれも一定の時間長範囲を有するため、発話者の発話ポーズ時間長を、区切りを行うか否かを判断する依拠とし、ポーズ時間長が時間長範囲未満であると、アルゴリズムが区切りにくいと判断しがちであり、一方、ポーズ時間長が該範囲を超えると、アルゴリズムが区切りやすいと判断しがちである。上記形態によると、発話速度の速さの特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に発話者の発話方式及び発話速度の速さに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性を向上させる。また、発話速度の更新が遅いほど、クライアントに遅延が生じ、文字数のフィードバックが安定的ではなく、計算する単位時間の音声の変化が速いため、平滑化係数を導入して、アルゴリズム結果が安定的になり、技術案の実用性を向上させる。且つ、文の時間長の特性を充分に利用して、時間長閾値を生成する際に発話者の発話方式及び文の合理的な長さに合わせて、時間長閾値の計算の信頼性をさらに向上させる。
【０１４２】
本願の実施例において他の音声区切り装置をさらに提供し、図１０に示すように、説明の便宜を図るため、本願の実施例に関連する部分のみを示していて、具体的な技術詳細を開示していない部分については本願の方法実施例を参照することができる。この端末は、携帯電話、タブレットＰＣ、パーソナルデジタルアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡと略称）、売り場端末（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｓａｌｅｓ、ＰＯＳと略称）、車載コンピュータ等の任意の端末機器であることができ、端末が携帯電話である場合を例にする。
【０１４３】
図１０に本願の実施例による端末に関連のある携帯電話の一部の構造を示すブロック図である。図１０を参照すると、携帯電話は、無線周波数（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦと略称）回路４１０と、メモリ４２０と、入力ユニット４３０と、表示ユニット４４０と、センサー４５０と、オーディオ回路４６０と、無線ＬＡＮ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｆｉｄｅｌｉｔｙ、ＷｉＦｉと略称）モジュール４７０と、プロセッサ４８０と、電源４９０等の部品を含む。携帯電話が図１０に示す携帯電話の構造に限定されず、それより多いまたは少ない部品、または一部の部品の組み合わせを含むか、またはそれと異なる部品の配置であることも可能であることは当業者が理解できることである。
【０１４４】
以下、図１０を結合して、携帯電話の各構成部品を選択的に説明する。
【０１４５】
ＲＦ回路４１０は、情報の受送信、または通話中の信号の受送信を行うように構成され、特に、基地局からの下り情報を受信した後、プロセッサ４８０へ送信して処理を行わせる。また、上りとなるデータを基地局へ送信する。通常、ＲＦ回路４１０は、アンテナ、少なくとも一つのアンプ、受送信機、カプラー、低雑音増幅器（Ｌｏｗ  Ｎｏｉｓｅ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ、ＬＮＡと略称）、デュプレクサ等を含むが、これらに限定されることはない。また、ＲＦ回路４１０はさらに、無線通信を介してネットワークや他の機器と通信を行うことができる。上記無線通信はいずれかの通信標準またはプロトコルを利用することができ、グローバル移動通信システム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ＧＳＭと略称）、汎用パケット無線サービス（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＧＰＲＳと略称）、符号分割多元接続（Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ、ＣＤＭＡと略称）、広帯域符号分割多元接続（Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ、ＷＣＤＭＡと略称）、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＬＴＥと略称）、電子メール、ショートメッセージサービス（Ｓｈｏｒｔ  Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＳＭＳと略称）等を利用できるが、これらに限定されることはない。
【０１４６】
メモリ４２０はソフトウェアプログラム及びモジュールを記憶するように構成され、プロセッサ４８０は、メモリ４２０に記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することで、携帯電話の各種の機能アプリ及びデータ処理を行う。メモリ４２０は主に、プログラムを記憶する領域とデータを記憶する領域とを含み、ここで、プログラムを記憶する領域には操作システム、少なくとも一つの機能に必要がアプリケーション（例えば、声音放送機能、画像放送機能等）等が記憶されることができる。データを記憶する領域には、携帯電話の使用によって構築されるデータ（例えば、オーディオデータ、電話帳等）等が記憶されることができる。また、メモリ４２０は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができれば、例えば少なくとも一つの磁気メモリ、フラッシュメモリ素子等の不揮発性メモリ、または他の揮発性固体メモリを含むこともできる。
【０１４７】
入力ユニット４３０は、入力される数字または文字情報を受信し、及び携帯電話のユーザによる設定及び機能の制御に関するキー信号の入力を生成するように構成される。あるいはまた、入力ユニット４３０は、タッチパネル４３１と他の入力機器４３２を含むことができる。タッチパネル４３１はタッチスクリーンとも呼ばれ、ユーザがその上または付近で行ったタッチ操作（例えば、ユーザが指、スタイラス等のいずれかの適切な物体または付属品で、タッチパネル４３１上またはタッチパネル４３１の付近で行う操作）を収集して、予め設定されたプログラムに従って対応する接続装置を駆動する。あるいはまた、タッチパネル４３１はタッチ検出装置とタッチ制御装置との二つの部分を含むことができる。ここで、タッチ検出装置は、ユーザによるタッチ方位を検出し、タッチ操作による信号を検出し、信号をタッチ制御装置へ伝送する。タッチ制御装置は、タッチ検出装置からタッチ情報を受信して、それをタッチ点座標に変換してさらにプロセッサ４８０へ送信し、プロセッサ４８０からの命令を受信して実行することができる。また、タッチパネル４３１を抵抗型、容量型、赤外線型、表面音波等の様々なタイプに構成することができる。タッチパネル４３１以外に、入力ユニット４３０は他の入力機器４３２をさらに含むことができる。あるいはまた、他の入力機器４３２として、物理的キーボード、機能キー（例えば、音量調節ボタン、開閉ボタン等）、トラックボール、マウス、ジョイスティック等のうちの１種または複種類を含むことができるが、これらに限定されることはない。
【０１４８】
表示ユニット４４０は、ユーザが入力した情報またはユーザへ提供する情報及び携帯電話の各種のメニューを表示するように構成される。表示ユニット４４０は表示パネル４４１を含むことができ、あるいはまた、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤと略称）、有機発光ダイオード（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ、ＯＬＥＤと略称）等の形式で表示パネル４４１と協同することができる。あるいはまた、タッチパネル４３１は表示パネル４４１を覆うことができ、タッチパネル４３１によってその上または付近でのタッチ操作が検出された後、タッチイベントのタイプを決定するようにプロセッサ４８０へ送信し、その後、プロセッサ４８０がタッチイベントのタイプに基づいて、表示パネル４４１に対応する視覚出力を提供する。図１０において、タッチパネル４３１と表示パネル４４１とが二つの独立した部品として携帯電話の入力と出力の機能を実現しているが、一部の実施例において、タッチパネル４３１と表示パネル４４１を集積して携帯電話の入力と出力の機能を実現することもできる。
【０１４９】
携帯電話は、例えば光センサー、運動センサー及び他のセンサー等の少なくとも１種のセンサー４５０をさらに含むことができる。あるいはまた、光センサーは、環境光線の明るさに基づいて表示パネル４４１の輝度を調節することができる環境光センサーと、携帯電話を耳に移動させた時に表示パネル４４１及び／またはバックライトをオフすることができる接近センサーを含むことができる。運動センサーの一つとして、加速度センサーは各方向（通常は３軸）での加速度の大きさを検出して、静止時には重力の大きさ及び方向を検出することができ、携帯電話の姿勢を認識するための応用（例えば、横縦画面の切り替え、関連ゲーム、磁力計の姿勢の校正）、振動認識関連機能（例えば、歩数計、打楽器）等を実現するように構成されることもできる。携帯電話の場合、ジャイロスコープ、気圧計、湿度計、温度計、赤外線センサー等の他のセンサーがさらに配置されることもでき、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１５０】
オーディオ回路４６０、スピーカー４６１、マイクロフォン４６２は、ユーザと携帯電話との間のオーディオインタフェースを提供することができる。オーディオ回路４６０は、受信したオーディオデータから変換された電気信号をスピーカー４６１へ伝送し、スピーカー４６１により音声信号に変換して出力する。一方、マイクロフォン４６２が、収集した音声信号を電気信号に変換し、オーディオ回路４６０が受信してオーディオデータに変換し、さらにオーディオデータをプロセッサ４８０へ出力して処理を行わせ、その後、ＲＦ回路４１０を介して、例えば他の携帯電話へ送信し、または後続の処理を行うようにオーディオデータをメモリ４２０へ出力する。
【０１５１】
ＷｉＦｉは、短距離無線伝送技術に属し、携帯電話はＷｉＦｉモジュール４７０を介して、ユーザによる電子メールの受送信、ウェブ閲覧、ストリーム型メディアへのアクセス等を実現し、ユーザに無線でのブロードバンドインターネットアクセスを提供する。図１０にＷｉＦｉモジュール４７０を示したが、それが携帯電話の不可欠な構成ではなく、発明の本質を変更しない範囲内で必要に基づいて省略可能であることは理解できることである。
【０１５２】
プロセッサ４８０は、携帯電話の制御センサーであり、各種のインタフェースと線路を介して携帯電話の各部分を全体的に接続し、メモリ４２０内に記憶されたソフトウェアプログラム及び／またはモジュールを実行または実施する、及びメモリ４２０内に記憶されたデータを呼び出しすることで、携帯電話の各種の機能を実施しデータを処理して、携帯電話の全体の制御を行う。あるいはまた、プロセッサ４８０は、一つまたは複数の処理ユニットを含むことができる。あるいはまた、プロセッサ４８０は、アプリケーションプロセッサと変調復調プロセッサを集積することができ、ここで、アプリケーションプロセッサは主に操作システム、ユーザインタフェースとアプリケーション等を処理し、変調復調プロセッサは主に無線通信を処理する。上記変調復調プロセッサがプロセッサ４８０に集積されないことも可能であることは理解できる。
【０１５３】
携帯電話は、各部品で電源を供給する電源４９０（例えば、電池）をさらに含むことができ、あるいはまた、電源が電源管理システムを介してプロセッサ４８０にロジック接続されて電源管理システムによって充放電及び電力消費に管理等の機能を実現することができる。
【０１５４】
説明していないが、携帯電話はカメラ、ブルートゥース（登録商標）モジュール等をさらに含むこともでき、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１５５】
本願の実施例において、該端末に含まれるプロセッサ４８０はさらに、
第１処理対象音声情報を取得し、
第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得し、
第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、
第１音声区切り結果及び／または第１処理対象音声情報に基づいて、第２時間長閾値を決定し、
第１処理対象音声情報の後で取得される第２処理対象音声情報を取得し、
第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得し、
第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得る機能をさらに有し、ここで、第２音声区切り結果はテキスト情報である。
【０１５６】
本願の実施例において、この端末に含まれるプロセッサ４８０は、
第１処理対象音声情報を取得し、
第１処理対象音声情報に基づいて、第１ポーズ時間長を取得し、
第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得る機能をさらに有し、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである。
【０１５７】
あるいはまた、プロセッサ４８０は、
第２時間長閾値を決定するステップと、
第２処理対象音声情報を取得するステップと、
第２処理対象音声情報に基づいて、第２ポーズ時間長を取得するステップと、
第２ポーズ時間長が第２時間長閾値以上であれば、音声区切り装置が第２処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第２音声区切り結果を得るステップであって、前記第２音声区切り結果がテキスト情報である、ステップと、を実行するように構成される。
【０１５８】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
目標音声時間長に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップ、
または、
第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップ、
または、
目標音声時間長、第１時刻の発話速度と第２時刻発話速度に基づいて、第２時間長閾値を決定するステップを実行するように構成される。
【０１５９】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算するステップと、
目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、第１の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出するステップと、を実行するように構成される。
【０１６０】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
下式を用いて目標音声時間長を計算するステップと、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは目標音声時間長を示し、ｃｔは音声終了時刻を示し、ｓｔは音声開始時刻を示し、
下式を用いて第２時間長閾値を計算するステップを実行するように構成される。
【数２１】
2021517992.tif 000023
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ０（ｄ）は第１閾値計算関数を示し、Ｔ０は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示す。
【０１６１】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
テキストの文字数及び目標単位時間を取得するステップと、
第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップと、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、
第２時刻の発話速度、予め設定された発話速度範囲及び第２の予め設定された音声時間長から第２時間長閾値を算出するステップと、を実行するように構成される。
【０１６２】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
下式を用いて第２時刻の発話速度を計算するステップと、
【数２２】
2021517992.tif 000024
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示し、
下式を用いて第２時間長閾値を計算するステップを実行するように構成され、
【数２３】
2021517992.tif 000025
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ１（ｓ）は第２閾値計算関数を示し、Ｔ１は第１の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示し、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示す。
【０１６３】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
第１処理対象音声情報の音声開始時刻と音声終了時刻から目標音声時間長を計算するステップと、
テキストの文字数及び目標単位時間を取得するステップと、
第１時刻の発話速度、テキストの文字数、目標単位時間及び平滑化係数から第２時刻の発話速度を計算するステップと、ここで、第１時刻は第２時刻の前の時刻であり、
目標音声時間長、予め設定された音声時間長範囲、予め設定された発話速度範囲、第３の予め設定された音声時間長及び最大音声時間長から第２時間長閾値を算出するステップと、を実行するように構成される。
【０１６４】
あるいはまた、プロセッサ４８０は具体的に、
下式を用いて目標音声時間長を計算するステップと、
ｄ＝ｃｔ−ｓｔ；
ここで、ｄは目標音声時間長を示し、ｃｔは音声終了時刻を示し、ｓｔは音声開始時刻を示し、
下式を用いて第２時刻の発話速度を計算するステップと、
【数２４】
2021517992.tif 000026
ここで、Ｓｉは第２時刻の発話速度を示し、Ｓｉ−１は第１時刻の発話速度を示し、ｎはテキストの文字数を示し、Δｔは目標単位時間を示し、αは平滑化係数を示し、
下式を用いて第２時間長閾値を計算するステップと、を実行するように構成され、
【数２５】
2021517992.tif 000027
ここで、Ｔは第２時間長閾値を示し、ｆ２（ｄ，ｓ）は第３閾値計算関数を示し、Ｔ０（ｓ）は第１中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗ（ｓ）は第２中間パラメータを示し、Ｄｈｉｇｈ（ｓ）は第３中間パラメータを示し、Ｄｌｏｗは予め設定された音声時間長範囲中の最小値を示し、Ｄｈｉｇｈは予め設定された音声時間長範囲中の最大値を示し、Ｄｍａｘは最大音声時間長を示す，Ｔ２は第３の予め設定された音声時間長を示し、Ｓｈｉｇｈは予め設定された発話速度範囲中の最大値を示し、Ｓｌｏｗは予め設定された発話速度範囲中の最小値を示す。
【０１６５】
説明が簡単で簡潔であるように、上記説明したシステム、装置とユニットの具体的な作動プロセスについては、上述下方法実施例中の対応するプロセスを参照することができることを当業者であれば理解でき、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１６６】
本願の実施例で提供した幾つかの実施例において、開示されたシステム、装置と方法が他の方式で実現することもできることは理解できることである。例えば、上記説明した装置実施例は例示的なもので、例えば、複数のユニットまたは素子は結合されたり、他のシステムに集積されたり、又は一部を特徴を無視したり、又は実行しないこともできる。そして、表示又は検討した相互結合又は直接結合又は通信接続はインタフェース、装置またはユニットを介した間接的な結合又は通信接続であることができ、電気的、機械的又は他の形態による接続であることもできる。
【０１６７】
分離部品として説明したユニットは物理的に分離したものであることができれば物理的に分離していないものであることもでき、ユニットとして表す部品は物理ユニットであることができれば物理ユニットではないこともでき、つまり、一つの箇所に位置することができれば、複数のネットワークユニットに分布されることもできる。実際の需要に基づいて、その中の一部又は全部のユニットを選択して本実施例の技術案の目的を実現することができる。
【０１６８】
また、本願の各実施例中の各機能ユニットを一つの処理ユニットに集積することができ、各ユニットを物理的に独立したものとすることもでき、二つ又はその以上のユニットを一つのユニットに集積することもできる。上記集積されたユニットをハードウェアの形態で実現でき、ソフトウェア機能ユニットの形態で実現することもできる。
【０１６９】
集積されたユニットをソフトウェア機能ユニットの形態で実現して単独の製品として販売または使用する場合、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。従って、本願の実施例の技術案の実質又は既存技術に対する貢献のある部分又は該技術案の全部又は一部をソフトウェア製品の形態で実現することができ、このようなコンピューターソフトウェア製品は記憶媒体に記憶され、コンピューター機器（パーソナルコンピュータ、サーバ又はネットワーク機器等）に本願の各実施例の方法のステップの全部又は一部を実行させる命令を複数含むことができる。上述した記憶媒体は、ＵＳＢ、モバイルハードディスク、読み出し専用メモリ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、磁気ディスク又は光ディスク等のプログラムコードを記憶可能なさまざまな媒体を含むが、これらに限定されることはない。
【０１７０】
以上説明した実施例は本願の実施例の技術案を限定するものではなく、説明するためのものである。上記実施例を参照して本願の実施例を詳しく説明したが、上述した各実施例に記載の技術案を修正したり、またはその中の一部の技術特徴に同等置換を行うことができることは当業者は理解できる。これらの修正または置換によって、対応する技術案の実質が本願の各実施例の技術案の思想範囲を離脱することはない。
【産業上の利用可能性】
【０１７１】
本願において、第１処理対象音声情報を取得し、第１処理対象音声情報に基づいて第１ポーズ時間長を取得し、第１ポーズ時間長が第１時間長閾値以上であれば、第１処理対象音声情報に対して音声認識を行うことにより、第１音声区切り結果を得て、ここで、第１音声区切り結果はテキスト情報であり、第１時間長閾値が、一つ前の時刻に対応する音声情報により決定されるものである。音声区切り装置が、発話する際の人々の特徴に合わせられて、頻繁に区切るかまたは長期間に渡って区切らない問題を解決し、区切りの精度を向上させる。
【図１】
2021517992.tif 000033
【図２】
2021517992.tif 000034
【図３】
2021517992.tif 000035
【図４】
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【図５】
2021517992.tif 000037
【図６】
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【図７】
2021517992.tif 000039
【図８】
2021517992.tif 000040
【図９】
2021517992.tif 000041
【図１０】
2021517992.tif 000042
【国際調査報告】
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2021517992.tif 000044
2021517992.tif 000045
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