使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法及電子設備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法及電子設備，涉及電子設備【技術領域】，能夠使用戶在需要創(chuàng)建聯(lián)系人項時，方便、快速的創(chuàng)建聯(lián)系人。本發(fā)明的方法包括：獲得語音輸入；基于所述語音識別引擎對所述語音輸入進行識別，獲得識別結果；根據(jù)所述識別結果，響應所述新建指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人項。本發(fā)明適用于電子設備。
【專利說明】使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法及電子設備

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子設備【技術領域】，尤其涉及一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法及電 子設備。

【背景技術】
[0002] 近年來，手機用戶數(shù)量飛速增長，通過手機與其他人聯(lián)系已經(jīng)成為最主要的通訊 手段，所以，在手機中存儲聯(lián)系人的信息是十分必要的。目前，多數(shù)用戶使用新建聯(lián)系人的 方法為手動輸入，在新建聯(lián)系人功能的頁面，逐項輸入聯(lián)系人的姓名、號碼和其他信息。
[0003] 現(xiàn)有技術中至少存在如下問題：手動輸入雖然可以的記錄聯(lián)系人的信息，但是需 要用戶將聯(lián)系人信息逐項的手動輸入，不但耗費時間，還給用戶帶來不便。


【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明的實施例提供一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法及電子設備，能夠解決用 戶在需要創(chuàng)建聯(lián)系人項時，不能方便、快速的建立聯(lián)系人的問題。
[0005] 為達到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術方案：
[0006] 第一方面，本發(fā)明的實施例提供一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法，所述方法應 用于電子設備中，所述電子設備包括語音識別引擎；包括：
[0007] 獲得語音輸入；所述語音輸入用于指示創(chuàng)建聯(lián)系人項；
[0008] 基于所述語音識別引擎對所述語音輸入進行識別，獲得識別結果；所述識別結果 包括新建聯(lián)系人項的新建指令以及執(zhí)行所述新建指令所對應的數(shù)據(jù)對象；
[0009] 根據(jù)所述識別結果，響應所述新建指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人 項；
[0010] 其中，所述語音識別引擎基于關系數(shù)據(jù)庫匹配從而獲得的所述識別結果；所述關 系數(shù)據(jù)庫包括基于M個標識對應M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項；所述數(shù)據(jù)對象至少包括 所述新建聯(lián)系人項的姓名和號碼。
[0011] 第二方面，本發(fā)明的實施例提供一種電子設備，包括：
[0012] 語音輸入獲得單元，用于獲得語音輸入；所述語音輸入用于指示創(chuàng)建聯(lián)系人項；
[0013] 識別單元，用于基于所述語音識別引擎對所述語音輸入獲得單元獲得的所述語音 輸入進行識別；
[0014] 識別結果獲得單元，用于獲得識別結果；所述識別結果包括新建聯(lián)系人項的新建 指令以及執(zhí)行所述新建指令所對應的數(shù)據(jù)對象；
[0015] 創(chuàng)建單元，用于根據(jù)所述識別結果，響應所述新建指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建 所述聯(lián)系人項；
[0016] 其中，所述語音識別引擎基于關系數(shù)據(jù)庫匹配從而獲得的所述識別結果；所述關 系數(shù)據(jù)庫包括基于M個標識對應M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項；所述數(shù)據(jù)對象至少包括 所述新建聯(lián)系人項的姓名和號碼。
[0017] 本發(fā)明實施例提供的一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法及電子設備，與現(xiàn)有技術 中，用戶在需要創(chuàng)建聯(lián)系人項時，不能方便、快速的建立聯(lián)系人的問題相比，本發(fā)明中用戶 將已存聯(lián)系人信息和個人信息上傳云端，服務器統(tǒng)計各用戶上傳的聯(lián)系人信息，建立聯(lián)系 人關系數(shù)據(jù)庫，得出針對用戶的姓名語言模型和號碼語法庫；電子設備接收用戶的語音指 令，語音識別引擎對語音進行，識別過程中，姓名和號碼可以相互識別；識別完成后，姓名和 號碼經(jīng)過交叉驗證，輸出顯示，并將交叉驗證后的結果反饋至姓名語言模型和號碼語法庫， 從而方便、快速創(chuàng)建聯(lián)系人。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0018] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的 附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領 域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附 圖。
[0019] 圖1為本發(fā)明一實施例提供的方法流程圖；
[0020] 圖2為本發(fā)明又一實施例提供的方法架構圖；
[0021] 圖3為本發(fā)明又一實施例提供的方法流程圖；
[0022] 圖4、圖5為本發(fā)明又一實施例提供的電子設備結構示意圖。

【具體實施方式】
[0023] 下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；?本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它 實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0024] 本發(fā)明一實施例提供一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法，用于電子設備，電子設 備中包括語音識別引擎，如圖1所示，所述方法包括：
[0025] 101、電子設備獲得語音輸入。
[0026] 其中，所述語音輸入用于指示創(chuàng)建聯(lián)系人項。所述電子設備可以為手機等通訊設 備。例如，手機獲得用戶發(fā)送創(chuàng)建聯(lián)系人的語音輸入后，將用戶信息上傳。服務器根據(jù)用戶 信息，來選擇與用戶相應的姓名語言模型和號碼語法庫。
[0027] 102、電子設備基于語音識別引擎對所述語音輸入進行識別，獲得識別結果。
[0028] 其中，所述識別結果包括新建聯(lián)系人項的新建指令以及執(zhí)行所述新建指令所對應 的數(shù)據(jù)對象，所述數(shù)據(jù)對象至少包括所述新建聯(lián)系人項的姓名和號碼。電子設備通過語音 識別引擎將語音輸入使用通用語言模型識別，得出新建聯(lián)系人項的新建指令和執(zhí)行新建指 令所對應的數(shù)據(jù)對象，本發(fā)明實施例對電子設備通過語音識別引擎得出指令和數(shù)據(jù)對象的 實現(xiàn)方式不做限定，可以是本領域技術人員所熟知的任意實現(xiàn)方式。
[0029] 進一步的，電子設備使用姓名語言模型對數(shù)據(jù)對象中包括的所述聯(lián)系人的姓名進 行識別，并使用號碼語法對數(shù)據(jù)對象中包括的所述聯(lián)系人的號碼進行識別。姓名語言模型 和號碼語法庫為對關系數(shù)據(jù)庫進行模型訓練和語法提取得到。其中，關系數(shù)據(jù)庫是根據(jù)基 于M個標識對應M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項建立的。在用戶創(chuàng)建聯(lián)系人之前，用戶將 已存聯(lián)系人信息和用戶信息上傳到服務器，包括用戶已存聯(lián)系人姓名和號碼，用戶姓名、號 碼和長期居住地等。通過統(tǒng)計關系數(shù)據(jù)庫信息可以確定用戶的潛在聯(lián)系人，以及用戶與潛 在聯(lián)系人的關聯(lián)度。潛在聯(lián)系人是指用戶可以通過存儲關系確定的聯(lián)系人，關聯(lián)度表示用 戶和潛在關系人之間關系程度。
[0030] 需要說明的是，姓名語言模型訓練時，根據(jù)關系數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計已存聯(lián)系人信息得 到的潛在聯(lián)系人和關聯(lián)度的值，給潛在聯(lián)系人不同的權重。關聯(lián)度越大，權重越大；權重越 大，識別過程中得到的置信度得分越高。當用戶建立聯(lián)系人為潛在聯(lián)系人時，姓名識別過程 中可以更容易的將其識別出來，從而增加識別的正確率。用戶信息在姓名語言模型訓練中 用于區(qū)分各不同用戶的模型，并在模型選擇時，根據(jù)用戶信息選擇與用戶相應的姓名語言 模型。
[0031] 可選的，在識別聯(lián)系人的姓名和號碼的過程中，如果在通過姓名語言模型識別出 聯(lián)系人的姓名之前，通過號碼語法庫識別出了聯(lián)系人的號碼，則可以根據(jù)聯(lián)系人的號碼在 關系數(shù)據(jù)庫中找出與其對應的姓名，并在姓名語言模型中確定出此姓名，增加其識別權重； 或者，如果在通過號碼語法庫識別出聯(lián)系人的號碼之前，通過姓名語言模型識別出了聯(lián)系 人的姓名，則可以根據(jù)所述聯(lián)系人的姓名在關系數(shù)據(jù)庫中找出與其對應的號碼，并在號碼 語法庫中確定此號碼，增加其識別權重。
[0032] 需要說明的是，根據(jù)語言模型和號碼語法對姓名和號碼進行識別，為現(xiàn)有技術可 實現(xiàn)的功能，可以采用能夠實現(xiàn)目的的任何現(xiàn)有技術，本方法實施例為在現(xiàn)有技術的基礎 上，增加識別的方式，以便識別出正確的結果。
[0033]需要說明的是，在語音識別中，對每個識別結果給出一個置信度得分，置信度得分 越高表示識別結果越可靠，識別結果中權重越大，其置信度得分會越高。
[0034] 103、電子設備根據(jù)所述識別結果，響應所述新建指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建 所述聯(lián)系人項。
[0035] 例如，在姓名和號碼的識別過程完成后，識別出的姓名和號碼按照其置信度得分 由高到低進行排序；然后，將排序后的姓名和電話號碼分別與關系數(shù)據(jù)庫中相關項匹配，將 相匹配的姓名和號碼的置信度得分相加，根據(jù)得分由高到低調整順序。按照調整后的順序 輸出結果，電子設備根據(jù)結果創(chuàng)建聯(lián)系人項。
[0036] 進一步的，在調整輸出結果的順序后，將其反饋至模型訓練和語法提取的過程，以 調整模型中的姓名和號碼語法庫中號碼的權重。
[0037] 可選的，在電子設備可以將根據(jù)置信度得分調整順序后的結果顯示，供用戶選擇， 然后電子設備根據(jù)用戶的選擇結果建立聯(lián)系人項。在創(chuàng)建聯(lián)系人時，用戶有可能需要存儲 聯(lián)系人的其他信息，例如單位信息等，則可以根據(jù)關系數(shù)據(jù)庫中已存聯(lián)系人的單位信息，在 模型訓練中給出不同的權重，以便提高識別的正確率。
[0038] 需要說明的是，用于建立關系數(shù)據(jù)庫的聯(lián)系人項為預定范圍內多個用戶的聯(lián)系人 項，例如，用戶屬于同一個單位或集團等。
[0039] 現(xiàn)有技術中，手動輸入雖然可以的記錄聯(lián)系人的信息，但是需要用戶將聯(lián)系人信 息逐項的手動輸入，不但耗費時間，還給用戶帶來不便。與現(xiàn)有技術中的問題相比，本發(fā)明 實施例中用戶將已存聯(lián)系人信息和個人信息上傳云端，服務器統(tǒng)計各用戶上傳的聯(lián)系人信 息，建立聯(lián)系人關系數(shù)據(jù)庫，得出針對用戶的姓名語言模型和號碼語法庫；電子設備接收用 戶的語音輸入，語音識別引擎對語音進行，識別過程中，姓名和號碼可以相互識別；識別完 成后，姓名和號碼經(jīng)過交叉驗證，輸出顯示，并將交叉驗證后的結果反饋至姓名語言模型和 號碼語法庫。解決了現(xiàn)有技術中用戶在需要創(chuàng)建聯(lián)系人項時，不能方便、快速的建立聯(lián)系人 的問題。通過解決上述技術問題，能夠使用戶方便、快速的創(chuàng)建聯(lián)系人項。
[0040] 本發(fā)明又一實施例提供一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法，應用于電子設備，以 手機為例，如圖2所示，用戶上傳本人和已存聯(lián)系人的信息；服務器建立關系數(shù)據(jù)庫，基于 關系數(shù)據(jù)庫得出姓名語言模型和號碼語法庫；手機中包括語音識別引擎，通過語音識別引 擎對用戶的語音輸入識別出所需的指令和數(shù)據(jù)對象；手機根據(jù)識別結果創(chuàng)建聯(lián)系人項。具 體流程如圖3所示，所述方法包括：
[0041] 201、服務器建立關系數(shù)據(jù)庫。
[0042] 其中，用戶將已存聯(lián)系人信息和用戶信息上傳，關系數(shù)據(jù)庫是根據(jù)至少兩個用戶 上傳的已存聯(lián)系人信息和用戶信息建立的，包括用戶已存聯(lián)系人姓名和號碼，用戶姓名、號 碼和長期居住地等。通過統(tǒng)計關系數(shù)據(jù)庫信息可以確定用戶的潛在聯(lián)系人，以及用戶與潛 在聯(lián)系人的關聯(lián)度。潛在聯(lián)系人是指用戶可以通過存儲關系確定的聯(lián)系人，關聯(lián)度表示用 戶和潛在關系人之間關系程度。
[0043] 例如，用戶B為用戶A的已存聯(lián)系人，用戶C為用戶B的已存聯(lián)系人而不是用戶A 的已存聯(lián)系人，則用戶C為用戶A的潛在聯(lián)系人，用戶A由用戶B確定用戶C信息的過程為 存儲關系，若用戶D為用戶C的已存聯(lián)系人，而不是用戶B和用戶A的已存聯(lián)系人，則用戶D 也為用戶A的潛在聯(lián)系人，用戶A由用戶B到用戶C確定用戶D信息的過程也為存儲關系， 以此類推，用戶可以通過存儲路徑確定的聯(lián)系人均為潛在聯(lián)系人；將用戶A到用戶C的距離 定為1，則用戶A到用戶D的距離為2,用戶A與其他潛在聯(lián)系人的距離以此類推。利用統(tǒng) 計學內容可以計算用戶和潛在聯(lián)系人的距離，距離越大，用戶和潛在聯(lián)系人的關聯(lián)度越小。 [0044] 需要說明的是，當有多種存儲關系可以確定同一個潛在聯(lián)系人時，應根據(jù)用戶與 此潛在聯(lián)系人的最小距離來確定關聯(lián)度值；當用戶與潛在聯(lián)系人之間有不止一種距離最小 的存儲關系時，數(shù)量越多，關聯(lián)度越大。
[0045] 202、服務器根據(jù)關系數(shù)據(jù)庫中的已存聯(lián)系人信息和用戶信息訓練姓名語言模型。
[0046] 需要說明的是，本發(fā)明實施例中存在兩個語言模型，通過現(xiàn)有技術訓練出通用的 語言模型，可以識別任何語音信息，本發(fā)明實施例中的姓名語言模型訓練是指針對向服務 器上傳已存聯(lián)系人的用戶的語言模型訓練。
[0047] 其中，姓名語言模型訓練時，根據(jù)關系數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計已存聯(lián)系人信息得到的潛在 聯(lián)系人和關聯(lián)度的值，給潛在聯(lián)系人不同的權重，關聯(lián)度越大，權重越大。當用戶建立聯(lián)系 人為潛在聯(lián)系人時，姓名識別過程中可以更容易的將其識別出來，從而增加識別的正確率。 用戶信息在姓名語言模型訓練中用于區(qū)分各不同用戶的模型，并在模型選擇時，根據(jù)用戶 信息選擇與用戶相應的姓名語言模型。
[0048] 可選的，在姓名語言模型訓練過程中，可以統(tǒng)計關系數(shù)據(jù)庫中的姓名信息，對常見 的用于姓名的字詞加權，增加其在姓名識別時的權重，識別過程中可以更容易的識別出來， 從而增加識別的正確率。
[0049] 203、服務器根據(jù)關系數(shù)據(jù)庫構建該用戶的號碼語法庫。
[0050] 需要說明的是，本發(fā)明實施例中是指在現(xiàn)有技術構建的號碼語法庫的基礎上，根 據(jù)用戶的用戶信息和已存聯(lián)系人信息構建適合此用戶的號碼語法庫。
[0051] 可選的，在構建號碼語法庫時，可以分析用戶信息，通過用戶所在區(qū)域、電話號碼 等信息，給出不同電話號碼的語法權重；還可以通過用戶手機號碼所定制的服務，建立相應 語法；還可以通過用戶的已有號碼分析，判斷用戶聯(lián)系人中的號碼分類，比如集團號碼等， 給予不同的權重。
[0052]例如，用戶所在地為北京，則其一般不會存儲以010開頭的電話號碼，則在構建語 法時，可以減小這些號碼的權重；或者，用戶所在集團定制了短號業(yè)務，則可在構建語法時， 增加集團內短號的權重。
[0053] 需要說明的是，此處不對步驟202和步驟203的執(zhí)行順序進行限定，既可以同時執(zhí) 行步驟202和步驟203,也可以先執(zhí)行步驟202或者先執(zhí)行步驟203,執(zhí)行順序的先后并不 影響本實施例流程的最終結果。
[0054] 204、手機獲得用戶的語音輸入。
[0055]其中，手機獲得用戶的語音輸入，即用戶說出包括創(chuàng)建的聯(lián)系人的信息的一段話， 手機中的語音識別引擎對用戶的語音輸入信息進行分析，得出創(chuàng)建聯(lián)系人的指令，并提取 出創(chuàng)建聯(lián)系人所需的數(shù)據(jù)對象。本發(fā)明實施例對手機通過語音識別引擎得出指令和數(shù)據(jù)對 象的實現(xiàn)方式不做限定，可以是本領域技術人員所熟知的任意實現(xiàn)方式。
[0056]例如，用戶語音輸入"幫我新建聯(lián)系人，姓名是XXX，號碼是1234567"，手機接收到 指令后，分析語音信息的內容，通過"幫我新建聯(lián)系人"得到創(chuàng)建聯(lián)系人項的指令，將XXX和 1234567提取，采用本發(fā)明實施例中的方法識別。
[0057] 205、手機根據(jù)用戶信息與服務器交互，選擇相應的語言模型和號碼語法庫。
[0058]其中，手機在接收到用戶創(chuàng)建聯(lián)系人的指令時，將用戶信息上傳，根據(jù)用戶標識或 者本人信息，例如用戶姓名、號碼、口音等，來選擇與用戶相對應的姓名語言模型和號碼語 法庫。
[0059] 206、手機使用相應的語言模型對數(shù)據(jù)對象中的姓名進行識別。
[0060] 需要說明的是，在選擇出與用戶相對應的姓名語言模型后，通過姓名語言模型和 通用語言模型共同來識別用戶語音指令中的姓名。
[0061] 可選的，姓名識別的過程中，如果在手機通過姓名語言模型識別出聯(lián)系人的姓名 之前，通過號碼語法庫識別出了聯(lián)系人的號碼，則可以根據(jù)聯(lián)系人的號碼在關系數(shù)據(jù)庫中 找出與其對應的姓名，并在姓名語言模型中確定出此姓名，增加其識別權重。
[0062] 需要說明的是，根據(jù)語言模型對姓名進行識別，為現(xiàn)有技術可實現(xiàn)的功能，可以采 用能夠實現(xiàn)目的的任何現(xiàn)有技術，本方法實施例為在現(xiàn)有技術的基礎上，增加識別的方式， 以便識別出正確的結果。
[0063]可選的，在姓名識別過程中，可以給出姓名的多候選，用戶可以在多候選里進行快 速選擇；或者給出拼音選項，使得用戶可以直接使用拼音，或者通過拼音選出對應字詞。 [0064] 207、手機使用相應的號碼語法庫對數(shù)據(jù)對象中的號碼進行識別。
[0065] 需要說明的是，根據(jù)號碼語法庫對號碼進行識別，為現(xiàn)有技術可實現(xiàn)的功能，可以 采用能夠實現(xiàn)目的的任何現(xiàn)有技術，本方法實施例為在現(xiàn)有技術的基礎上，增加識別的方 式，以便識別出正確的結果。
[0066] 可選的，如果在手機通過號碼語法庫識別出聯(lián)系人的號碼之前，通過姓名語言模 型識別出了聯(lián)系人的姓名，則可以根據(jù)所述聯(lián)系人的姓名在關系數(shù)據(jù)庫中找出與其對應的 號碼，并在號碼語法庫中確定此號碼，增加其識別權重。
[0067] 需要說明的是，在語音識別中，對每個識別結果給出一個置信度得分，置信度得分 越高表示識別結果越可靠，識別結果中權重越大，其置信度得分會越高。
[0068] 208、手機對識別出的結果進行交叉驗證。
[0069] 例如，在姓名和號碼的識別過程完成后，識別出的姓名和號碼按照其置信度得分 由高到低進行排序；然后，將排序后的姓名和電話號碼分別與關系數(shù)據(jù)庫中相關項匹配，將 相匹配的姓名和號碼的置信度得分相加，根據(jù)得分由高到低調整順序。如表一所示，
[0070]表一：

【權利要求】
1. 一種使用語音創(chuàng)建聯(lián)系人項的方法，所述方法應用于電子設備中，所述電子設備包 括語音識別引擎；包括： 獲得語音輸入；所述語音輸入用于指示創(chuàng)建聯(lián)系人項； 基于所述語音識別引擎對所述語音輸入進行識別，獲得識別結果；所述識別結果包括 新建聯(lián)系人項的新建指令以及執(zhí)行所述新建指令所對應的數(shù)據(jù)對象； 根據(jù)所述識別結果，響應所述新建指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人項； 其中，所述語音識別引擎基于關系數(shù)據(jù)庫匹配從而獲得的所述識別結果；所述關系數(shù) 據(jù)庫包括基于M個標識對應M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項；所述數(shù)據(jù)對象至少包括所述 新建聯(lián)系人項的姓名和號碼。
2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述語音識別引擎對所述語 音輸入進行識別，獲得識別結果之前，所述方法還包括： 基于所述關系數(shù)據(jù)庫建立姓名語言模型和號碼語法庫； 基于所述電子設備所屬用戶的標識，選擇對應的姓名語言模型和對應的號碼語法庫。
3. 根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述語音識別引擎對所述語音 輸入進行識別包括： 基于所述語音識別引擎使用通用語言模型識別所述新建指令；基于所述語音識別引擎 使用所述姓名語言模型識別所述新建聯(lián)系人項的姓名；基于所述語音識別引擎使用所述號 碼語法庫識別所述新建聯(lián)系人項的號碼。
4. 根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括： 如果基于所述語音識別引擎使用所述姓名語言模型識別出所述新建聯(lián)系人項的姓名 之前，基于所述語音識別引擎使用所述號碼語法庫識別出所述新建聯(lián)系人項的號碼，則在 所述關系數(shù)據(jù)庫中確定與所述新建聯(lián)系人項的號碼對應的所述新建聯(lián)系人項的姓名； 增加所述新建聯(lián)系人項的姓名的識別權重；或者， 如果在基于所述語音識別引擎使用所述號碼語法庫識別出所述新建聯(lián)系人項的號碼 之前，基于所述語音識別引擎使用所述姓名語言模型識別出所述新建聯(lián)系人項的姓名，則 在所述關系數(shù)據(jù)庫中確定與所述新建聯(lián)系人項的姓名對應的所述新建聯(lián)系人項的號碼； 增加所述新建聯(lián)系人項的號碼的識別權重。
5. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述語音識別引擎對所述語 音輸入進行識別之前，所述方法還包括： 基于所述關系數(shù)據(jù)庫中所述M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項確定每一個所述聯(lián)系人 項的潛在聯(lián)系人，所述潛在聯(lián)系人和所述聯(lián)系人項均與至少一個指定聯(lián)系人項有存儲關 系； 增加所述潛在聯(lián)系人對應的新建聯(lián)系人項的姓名的識別權重。
6. 根據(jù)權利要求4或5所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述識別結果，響應所述 新建指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人項之前，所述方法還包括： 將識別出的所述新建聯(lián)系人項的姓名的置信度得分和所述新建聯(lián)系人項的號碼的置 信度得分分別按照由高到低的順序進行排序，所述置信度得分與所述識別權重成正比。
7. 根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，在所述將識別出的所述新建聯(lián)系人項的 姓名的置信度得分和所述新建聯(lián)系人項的號碼的置信度得分分別按照由高到低的順序進 行排序之后，所述方法還包括： 基于所述關系數(shù)據(jù)庫中的所述聯(lián)系人項，將所述新建聯(lián)系人項的姓名和所述新建聯(lián)系 人項的號碼配對； 計算每一組配對結果的置信度總值，所述置信度總值為所述配對結果中所述新建聯(lián)系 人項的姓名的置信度得分和所述新建聯(lián)系人項號碼的置信度得分之和。
8. 根據(jù)權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述識別結果，響應所述新建指 令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人項包括： 基于所述置信度總值由高到低的順序輸出所述配對結果作為所述識別結果，使用置信 度總值最高的識別結果創(chuàng)建所述聯(lián)系人項。
9. 根據(jù)權利要求8所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述識別結果，響應所述新建 指令，并基于所述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人項之后，所述方法還包括：根據(jù)所述識別結果調 整所述姓名語言模型和所述號碼語法庫。
10. 根據(jù)權利要求1-9任一項所述的方法，其特征在于，所述關系數(shù)據(jù)庫中的所述聯(lián)系 人項為預定范圍內多個用戶的聯(lián)系人項。
11. 一種電子設備，其特征在于，包括： 語音輸入獲得單元，用于獲得語音輸入；所述語音輸入用于指示創(chuàng)建聯(lián)系人項； 識別單元，用于基于所述語音識別引擎對所述語音輸入獲得單元獲得的所述語音輸入 進行識別； 識別結果獲取單元，用于獲得識別結果；所述識別結果包括新建聯(lián)系人項的新建指令 以及執(zhí)行所述新建指令所對應的數(shù)據(jù)對象； 創(chuàng)建單元，用于根據(jù)所述獲取單元獲取的所述識別結果，響應所述新建指令，并基于所 述數(shù)據(jù)對象創(chuàng)建所述聯(lián)系人項； 其中，所述語音識別引擎基于關系數(shù)據(jù)庫匹配從而獲得的所述識別結果；所述關系數(shù) 據(jù)庫包括基于M個標識對應M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項；所述數(shù)據(jù)對象至少包括所述 新建聯(lián)系人項的姓名和號碼。
12. 根據(jù)權利要求11所述的電子設備，其特征在于，所述電子設備還包括： 建立單元，用于基于所述關系數(shù)據(jù)庫建立姓名語言模型和號碼語法庫； 選擇單元，用于基于所述電子設備所屬用戶的標識，選擇對應的姓名語言模型和對應 的號碼語法庫。
13. 根據(jù)權利要求12所述的電子設備，其特征在于，所述識別單元包括： 識別子單元，用于基于所述語音識別引擎使用通用語言模型識別所述新建指令； 所述識別子單元還用于基于所述語音識別引擎使用所述建立單元建立的所述姓名語 言模型識別所述新建聯(lián)系人項的姓名； 所述識別子單元還用于基于所述語音識別引擎使用所述建立單元建立的所述號碼語 法庫識別所述新建聯(lián)系人項的號碼。
14. 根據(jù)權利要求13所述的電子設備，其特征在于，所述識別單元還包括： 確定子單元，用于如果基于所述語音識別引擎使用所述建立單元建立的所述姓名語言 模型識別出所述新建聯(lián)系人項的姓名之前，基于所述語音識別引擎使用所述建立單元建立 的所述號碼語法庫識別出所述新建聯(lián)系人項的號碼，則在所述關系數(shù)據(jù)庫中確定與所述新 建聯(lián)系人項的號碼對應的所述新建聯(lián)系人項的姓名； 加權子單元，用于增加所述確定子單元確定的所述新建聯(lián)系人項的姓名的識別權重； 或者， 所述確定子單元還用于如果在基于所述語音識別引擎使用所述建立單元建立的所述 號碼語法庫識別出所述新建聯(lián)系人項的號碼之前，基于所述語音識別引擎使用所述建立單 元建立的所述姓名語言模型識別出所述新建聯(lián)系人項的姓名，則在所述關系數(shù)據(jù)庫中確定 與所述新建聯(lián)系人項的姓名對應的所述新建聯(lián)系人項的號碼； 所述加權子單元還用于增加所述確定子單元確定的所述新建聯(lián)系人項的號碼的識別 權重。
15. 根據(jù)權利要求11所述的電子設備，其特征在于，所述電子設備還包括： 確定單元，用于基于所述關系數(shù)據(jù)庫中所述M個用戶各自所對應的聯(lián)系人項確定每一 個所述聯(lián)系人項的潛在聯(lián)系人，所述潛在聯(lián)系人和所述聯(lián)系人項均與至少一個指定聯(lián)系人 項有存儲關系； 加權單元，用于增加所述潛在聯(lián)系人對應的新建聯(lián)系人項的姓名的識別權重。
16. 根據(jù)權利要求14或15所述的電子設備，其特征在于，所述電子設備還包括： 排序單元，用于將識別出的所述新建聯(lián)系人項的姓名的置信度得分和所述新建聯(lián)系人 項的號碼的置信度得分分別按照由高到低的順序進行排序，所述置信度得分與所述識別權 重成正比。
17. 根據(jù)權利要求16所述的電子設備，其特征在于，所述電子設備還包括： 匹配單元，用于基于所述關系數(shù)據(jù)庫中的所述聯(lián)系人項，將所述新建聯(lián)系人項的姓名 和所述新建聯(lián)系人項的號碼配對； 計算單元，用于計算每一組配對結果的置信度總值，所述置信度總值為所述配對結果 中所述新建聯(lián)系人項的姓名的置信度得分和所述新建聯(lián)系人項號碼的置信度得分之和。
18. 根據(jù)權利要求17所述的電子設備，其特征在于，所述創(chuàng)建單元具體用于： 基于所述置信度總值由高到低的順序輸出所述配對結果作為所述識別結果，使用置信 度總值最高的識別結果創(chuàng)建所述聯(lián)系人項。
19. 根據(jù)權利要求18所述的電子設備，其特征在于，所述電子設備還包括： 調整單元，用于根據(jù)所述識別結果調整所述姓名語言模型和所述號碼語法庫。
20. 根據(jù)權利要求11-19任一項所述的電子設備，其特征在于所述關系數(shù)據(jù)庫中的所 述聯(lián)系人項為預定范圍內多個用戶的聯(lián)系人項。
【文檔編號】H04L29/08GK104427109SQ201310390247
【公開日】2015年3月18日 申請日期:2013年8月30日 優(yōu)先權日:2013年8月30日
【發(fā)明者】于海濤, 趙一方, 魏利開, 宮玉強, 戴海生 申請人:聯(lián)想(北京)有限公司