本申请涉及语音识别,尤其涉及一种语音识别内容的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术:
1、在需要对设定内容进行语音识别的场景下,通常是基于固定语法识别对语法格式文件进行解析,例如,对基于扩展巴科斯范式(extended backus–naur form,ebnf)语法编写的语法格式文件进行解析,以确定识别对应的设定内容。
2、相关技术中,在对语法格式文件进行解析确定语音识别内容的过程中,发现会占用较多的资源和占用较大的内存空间,因此,如何降低占用的资源和空间,是亟需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提出一种语音识别内容的确定方法、装置、电子设备和存储介质,降低了资源占用和内容占用,提高了效率。
2、本申请一方面实施例提出了一种语音识别内容的确定方法,包括:
3、获取待解析的语法格式文件中包括的第一变量语句;其中,所述第一变量语句中包括引用的变量;
4、获取引用的变量对应的第一子图的存储位置,其中,第一子图是对引用的变量对应的第二变量语句进行建图得到的;
5、基于所述第一子图的存储位置对所述第一变量语句进行建图,以得到所述第一变量语句对应的第二子图;
6、根据所述第二子图对所述语法格式文件中的主执行语句进行解析,以确定所述主执行语句对应的语音识别的目标内容。
7、本申请另一方面方面实施例提出了一种语音识别内容的确定装置,包括:
8、第一获取模块,用于获取待解析的语法格式文件中包括的第一变量语句;其中,所述第一变量语句中包括引用的变量;
9、第二获取模块,用于获取引用的变量对应的第一子图的存储位置,其中,第一子图是对引用的变量对应的第二变量语句进行建图得到的;
10、建图模块,用于基于所述第一子图的存储位置对所述第一变量语句进行建图,以得到所述第一变量语句对应的第二子图;
11、第一确定模块,用于根据所述第二子图对所述语法格式文件中的主执行语句进行解析,以确定所述主执行语句对应的语音识别的目标内容。
12、本申请另一方面实施例提出了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如前述一方面所述的方法。
13、本申请另一方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的方法。
14、本申请另一方面实施例提出了一种计算机程序产品,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的方法。
15、本申请另一方面实施例提出了一种车辆,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如前述一方面所述的方法。
16、本申请提出的语音识别内容的确定方法、装置、电子设备和存储介质,获取待解析的语法格式文件中包括的第一变量语句,其中,第一变量语句中包括引用的变量,获取引用的变量对应的第一子图的存储位置,基于第一子图的存储位置对第一变量语句进行建图,以得到第一变量语句对应的第二子图,根据第二子图,对语法格式文件中的主执行语句进行解析,以确定主执行主语对应的语音识别的目标内容,通过在对第一变量语句建图的过程中,采用引用变量的位置信息对引用变量的解码图进行替换,降低了第一变量语句建图的复杂度和需要占用的存储空间,实现了降低cpu的资源利用和内存的占用。
1.一种语音识别内容的确定方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一子图的存储位置,对所述第一变量语句进行建图,以得到所述第一变量语句对应的第二子图之前,还包括:
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一子图的存储位置,对所述第一变量语句进行建图,以得到所述第一变量语句对应的第二子图,包括:
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一子图的存储位置,对所述第一变量语句进行建图,以得到所述第一变量语句对应的第二子图,包括:
5.如权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
8.一种语音识别内容的确定装置,其特征在于,包括:
9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
11.一种车辆,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1-7中任一所述的方法。