(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210371357.5 (22)申请日 2022.04.11 (71)申请人 电子科技大 学长三角研究院 （湖州） 地址 313000 浙江省湖州市西塞山路819号 南太湖科技创新综合体B2幢8层 (72)发明人 苏生　 (74)专利代理 机构 成都东恒知盛知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 51304 专利代理师 李英 (51)Int.Cl. G06F 40/289(2020.01) G06F 40/242(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/35(2019.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G10L 15/22(2006.01) G10L 15/26(2006.01) (54)发明名称 车载环境下语音交互意图识别及过程管理 方法 (57)摘要 本发明涉及车载环境下语音智能交互技术 领域， 具体地说， 涉及一种车载环境下语音交互 意图识别及过程管理方法， 包括以下步骤： 一、 车 载环境下的语音交互用户意图分类； 二、 结合车 载环境语音交互意图类型的训练数据准备； 三、 基于BIO格式的训练数据词性标注； 四、 构建关键 信息标注的双向长短期记忆神经网络级联条件 随机场模型； 五、 基于标注结果， 利用文本 卷积神 经网络模型进行单句意图识别； 六、 动作执行器 执行操作； 七、 进行对话管理。 本发明能较佳地对 车载环境下整个 语音交互过程进行 管理。 权利要求书2页 说明书11页 附图1页 CN 114462407 A 2022.05.10 CN 114462407 A 1.车载环境下语音交 互意图识别及过程管理方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 一、 车载环境下的语音交 互用户意图分类： 二、 结合车 载环境语音交 互意图类型的训练数据准备： 使用人工采集结合 程序半自动生成的方式准备神经网络的训练数据； 三、 基于BIO格式的训练数据词性标注： 基于BIO格式的数据集， 在数据集中将每一个字或词标注为 “B‑A”、“I‑A”或者“O”； 四、 构建关键信息标注的双向长短期记 忆神经网络级联 条件随机场模型： 利用条件随机场模型与长短期记忆神经网络进行级联， 形成双向长短期记忆神经网络 级联条件随机场模型， 对基于BIO格式的数据集进行 标签化标注； 五、 基于标注结果， 利用文本卷积神经网络模型进行 单句意图识别： 文本卷积神经网络模型将CNN应用到文本分类任务中， 利用多个不同大小的卷积核来 提取句子中的关键信息， 实现单句意图识别； 六、 动作执 行器执行操作： 根据用户意图执 行在系统中预设定的操作； 七、 进行对话管理： 系统在与用户交互的过程中不断根据历史交互信息与当前输入短句决定下一步应该 执行的最优动作。 2.根据权利要求1所述的车载环境下语音交互意图识别及过程管理方法， 其特征在于： 步骤一中， 将车载环境下 的语音交互用户意图分为五大类和多个小类， 五大类包括播放音 频、 导航、 打电话、 回答、 控制。 3.根据权利要求1所述的车载环境下语音交互意图识别及过程管理方法， 其特征在于： 步骤三中， 针对数据集做如下 预处理： （1） 从数据集中按行获取数据， 分别得到短句和其对应的标签， 构造句子序列和标签序 列， 这两个序列长度保持一 致； （2） 将短句序列中的空白符、 换 行符以及标点符号 等特殊字符删除； （3） 根据词典得到词对应的整数索引， 根据索引可以查询到每个词对应的词向量， 神经 网络的输入内容即为词向量序列。 4.根据权利要求1所述的车载环境下语音交互意图识别及过程管理方法， 其特征在于： 步骤五中， 文本卷积神经网络模型 的输入层接 收一个固定长度的文本序列； 然后后面的卷 积层使用多个尺寸不同的卷积核对输入序列进行滑动卷积操作， 这些卷积核将相 邻的字或 词转化成一个数值； 接着后面的池化层从多个卷积核返回的卷积后的值中选取最大值输入 到全连接层， 最终通过softmax进行分类。 5.根据权利要求4所述的车载环境下语音交互意图识别及过程管理方法， 其特征在于： 步骤五中， 卷积 操作的具体 计算方法为： 式中Ci为卷积后的值， W为参数矩阵， xi表示输入文本的第 i个词，b表示偏置， h表示一维 卷积核大小， f表示卷积函数。 6.根据权利要求1所述的车载环境下语音交互意图识别及过程管理方法， 其特征在于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114462407 A 2步骤七中， 对话管理如下式所示： 式中t表示当前时刻， St为当前时刻系统所处状态， It为当前时刻用户输入短句， f表示 状态转移函数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114462407 A 3