-
公开(公告)号：CN109923608B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201780070915.1
申请日：2017-11-15
申请人： 罗伯特·博世有限公司
摘要： 一种用于为候选语音识别结果评级的方法包括利用控制器为候选语音识别结果生成多个特征向量，每个特征向量包括触发对特征、置信评分特征和单词级别特征中的一个或多个。所述方法此外包括把所述多个特征向量作为输入提供到神经网络，基于神经网络的输出层来生成与针对所述多个候选语音识别结果的所述多个特征向量相对应的多个评级评分，以及通过使用所述多个候选语音识别结果中与所述多个评级评分中的最高评级评分相对应的候选语音识别结果作为输入来操作自动化系统。
-
公开(公告)号：CN111916070A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010391548.9
申请日：2020-05-11
申请人： 罗伯特·博世有限公司
摘要： 本公开总体上涉及自动语音识别领域，并且更具体地，涉及改进利用一个或多个语音识别引擎的语音识别系统的操作的系统和方法。框架对由一个或多个ASR引擎为每个输入语音话语生成的多个假设进行排名。所述框架联合实现了ASR改进和NLU。它利用NLU相关知识来促进竞争假设的排名，并且将排名最高的假设作为改进的ASR结果与语音话语的NLU结果一起输出。NLU结果包括意图检测结果和槽位填充结果。
-
公开(公告)号：CN109791767A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201780060607.0
申请日：2017-09-14
申请人： 罗伯特·博世有限公司
摘要： 用于自动化语音识别的方法包括分别使用第一通用语音识别引擎和第二特定于域的语音识别引擎生成对应于音频输入数据的第一和第二多个候选语音识别结果。所述方法还包括：生成第三多个候选语音识别结果，其包括第一多个语音识别结果中的一个中包括的多个单词和第二多个语音识别结果中的另一个中包括的至少一个单词；使用成对排序器对第三多个候选语音识别结果进行排序，以标识排序最高的候选语音识别结果；以及使用排序最高的语音识别结果作为来自用户的输入来操作自动化系统。
-
公开(公告)号：CN109791767B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201780060607.0
申请日：2017-09-14
申请人： 罗伯特·博世有限公司
摘要： 用于自动化语音识别的方法包括分别使用第一通用语音识别引擎和第二特定于域的语音识别引擎生成对应于音频输入数据的第一和第二多个候选语音识别结果。所述方法还包括：生成第三多个候选语音识别结果，其包括第一多个语音识别结果中的一个中包括的多个单词和第二多个语音识别结果中的另一个中包括的至少一个单词；使用成对排序器对第三多个候选语音识别结果进行排序，以标识排序最高的候选语音识别结果；以及使用排序最高的语音识别结果作为来自用户的输入来操作自动化系统。
-
公开(公告)号：CN107690651A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201680035117.0
申请日：2016-04-15
申请人： 罗伯特·博世有限公司
CPC分类号： G09B21/009 , G06F3/014 , G06F3/017 , G06K9/00355 , G06K9/6217 , G06K9/6297
摘要： 一种用于手语识别的方法包括：利用输入设备接收基于对应于符号序列的用户的多个手部移动和姿势的输入，从输入提取对应于所述多个手部移动和姿势的多个特征，基于所述多个特征中的第一特征集合和存储在存储器中的第一隐马尔科夫模型（HMM）而标识输入中的符号序列的开始，以及基于所述多个特征中的第二特征集合和存储在存储器中的第二HMM而标识输入中的第一符号。方法还包括生成对应于来自输入的第一符号的输出。
-
公开(公告)号：CN107690651B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201680035117.0
申请日：2016-04-15
申请人： 罗伯特·博世有限公司
摘要： 一种用于手语识别的方法包括：利用输入设备接收基于对应于符号序列的用户的多个手部移动和姿势的输入，从输入提取对应于所述多个手部移动和姿势的多个特征，基于所述多个特征中的第一特征集合和存储在存储器中的第一隐马尔科夫模型（HMM）而标识输入中的符号序列的开始，以及基于所述多个特征中的第二特征集合和存储在存储器中的第二HMM而标识输入中的第一符号。方法还包括生成对应于来自输入的第一符号的输出。
-
公开(公告)号：CN109923608A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201780070915.1
申请日：2017-11-15
申请人： 罗伯特·博世有限公司
摘要： 一种用于为候选语音识别结果评级的方法包括利用控制器为候选语音识别结果生成多个特征向量，每个特征向量包括触发对特征、置信评分特征和单词级别特征中的一个或多个。所述方法此外包括把所述多个特征向量作为输入提供到神经网络，基于神经网络的输出层来生成与针对所述多个候选语音识别结果的所述多个特征向量相对应的多个评级评分，以及通过使用所述多个候选语音识别结果中与所述多个评级评分中的最高评级评分相对应的候选语音识别结果作为输入来操作自动化系统。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.034 秒)
