一种基于人类行为经验的离线语音识别学习方法

摘要

本发明公开了一种基于人类行为经验的离线语音识别学习方法，其包括：S01将预设工作时段按预设间隔时长进行分割成若干区间时段，构建与若干区间时段相对应的经验矩阵，该经验矩阵的规格为M×N，对经验矩阵内的数据进行赋值和关联对应参数；S02接收语音信号，将其导入语音识别系统，输出语音识别结果，然后将其转换成规格为M×N的矩阵数据，并根据语音信号获取的时间节点进行对应调取对应区间时段的经验矩阵数据与其进行数学计算，输出计算结果；S03当计算结果满足预设条件时，判定语音识别成功，否则，判定语音识别失败；S04根据语音识别成功或语音识别失败结果，对经验矩阵数据进行调整更新，本方案自适应能力佳、响应准确率高和误触率低。