本技術(shù)屬于人工智能，特別涉及一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在相關(guān)技術(shù)中，可以基于傳統(tǒng)的深度網(wǎng)絡(luò)(deep?neural?network，dnn)或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估，但是相關(guān)技術(shù)中進(jìn)行語(yǔ)音指令評(píng)估的方案并不能全面地提取語(yǔ)音數(shù)據(jù)的特征，從而降低了語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

2、本技術(shù)實(shí)施例提供一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的方法，所述方法包括：

3、獲取多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)，所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)包括語(yǔ)音數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量指標(biāo)；

4、獲取所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征，將所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征輸入至包括注意力層的編碼器，得到編碼器的輸出特征；

5、根據(jù)所述編碼器的輸出特征，確定所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

6、在一些實(shí)施例中，所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征為對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的向量表征?？梢钥闯?，本技術(shù)實(shí)施例中，可以通過(guò)對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的向量表征進(jìn)行處理，得出編碼器的輸出特征，由于語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量是根據(jù)編碼器的輸出特征確定的，因此，本技術(shù)實(shí)施例可以根據(jù)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的向量表征，較為準(zhǔn)確地確定語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

7、在一些實(shí)施例中，所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量指標(biāo)包括用于實(shí)現(xiàn)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸指標(biāo)，所述網(wǎng)絡(luò)協(xié)議包括實(shí)時(shí)傳輸協(xié)議(real-time?transportprotocol，rtp)和/或?qū)崟r(shí)傳輸控制協(xié)議(real-time?transport?control?protocol，rtcp)?？梢钥闯?，本技術(shù)實(shí)施例可以通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸指標(biāo)的特征進(jìn)行處理，得到編碼器的輸出特征，從而確定語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量；即，本技術(shù)實(shí)施例可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸指標(biāo)，從數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā)較為準(zhǔn)確地分析出語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

8、在一些實(shí)施例中，所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量為所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的平均意見(jiàn)得分(meanopnion?score，mos)?？梢?jiàn)，本技術(shù)實(shí)施例可以根據(jù)編碼器的輸出特征，較為準(zhǔn)確地確定語(yǔ)音數(shù)據(jù)的mos值，從而可以根據(jù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的mos值簡(jiǎn)單容易地確定語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

9、在一些實(shí)施例中，所述獲取所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征、得到編碼器的輸出特征、以及確定所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量的步驟是在預(yù)先訓(xùn)練的語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型中執(zhí)行的；所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的訓(xùn)練過(guò)程包括以下步驟：獲取多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)、以及所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的真實(shí)值；所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)包括語(yǔ)音樣本數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量指標(biāo)；利用所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型對(duì)所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的評(píng)估值；根據(jù)所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的真實(shí)值、以及所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的評(píng)估值，調(diào)整所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的參數(shù)。

10、可以看出，在語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的訓(xùn)練過(guò)程中，本技術(shù)實(shí)施例可以根據(jù)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的真實(shí)值、以及多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的評(píng)估值，對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而可以使得訓(xùn)練后的語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型能夠較為準(zhǔn)確地進(jìn)行語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估。

11、在一些實(shí)施例中，在利用所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型對(duì)所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音質(zhì)量的評(píng)估值之前，所述方法還包括：將所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)中各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到所述各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征；生成所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的編碼器的輸入信息，所述輸入信息至少包括對(duì)所述各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行掩碼(mask)操作的結(jié)果；利用所述編碼器對(duì)所述輸入信息進(jìn)行處理，得出所述編碼器的處理結(jié)果；根據(jù)所述編碼器的處理結(jié)果，通過(guò)恢復(fù)層重建所述各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的向量表征，得到重建結(jié)果；根據(jù)所述重建結(jié)果、以及所述各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的向量表征，調(diào)整所述恢復(fù)層和所述編碼器的參數(shù)。

12、可以看出，在調(diào)整語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的參數(shù)之前，可以通過(guò)對(duì)各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行掩碼操作得到編碼器的輸入信息，然后，在利用編碼器對(duì)輸入信息進(jìn)行處理后，根據(jù)編碼器的處理結(jié)果可以對(duì)各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的向量表征進(jìn)行重建；在得到重建結(jié)果后，根據(jù)重建結(jié)果、以及各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的向量表征，可以合理地調(diào)整編碼器的參數(shù)，從而使得編碼器能夠更加準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

13、在一些實(shí)施例中，所述生成所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的編碼器的輸入信息，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)比例，在每個(gè)特征維度上遍歷各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征，對(duì)每個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的部分時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行掩碼操作，得到每個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的掩碼操作結(jié)果；所述預(yù)設(shè)比例表示所述部分時(shí)間點(diǎn)在所述每個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的全部時(shí)間點(diǎn)中的數(shù)量占比；根據(jù)各個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的掩碼操作結(jié)果，生成所述輸入信息。

14、可以看出，本技術(shù)實(shí)施例不會(huì)將某一隨機(jī)時(shí)間點(diǎn)的全部向量表征都進(jìn)行掩碼操作，而是可以針對(duì)每個(gè)特征維度將部分時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行掩碼操作，從而有利于鼓勵(lì)語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型學(xué)習(xí)不同特征維度之間的數(shù)據(jù)的依賴(lài)關(guān)系，有利于提升語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型對(duì)不同特征維度的數(shù)據(jù)的處理精度。

15、在一些實(shí)施例中，所述生成所述語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型的編碼器的輸入信息，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)平均長(zhǎng)度，在每個(gè)特征維度上遍歷各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征，對(duì)每個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的連續(xù)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行掩碼操作，得到每個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的掩碼操作結(jié)果；所述預(yù)設(shè)平均長(zhǎng)度表示各個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的連續(xù)掩碼長(zhǎng)度的平均值，所述連續(xù)掩碼長(zhǎng)度表示連續(xù)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的時(shí)間點(diǎn)長(zhǎng)度；根據(jù)各個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的掩碼操作結(jié)果，生成所述輸入信息。

16、可以看出，本技術(shù)實(shí)施例并不會(huì)僅僅針對(duì)單個(gè)時(shí)間點(diǎn)的特征進(jìn)行數(shù)值替換，而是可以對(duì)每個(gè)特征維度對(duì)應(yīng)的連續(xù)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行掩碼操作，這樣語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型不能通過(guò)插值運(yùn)算或計(jì)算相鄰時(shí)間點(diǎn)的的特征的均值，來(lái)恢復(fù)實(shí)施掩碼操作的數(shù)值，從而有利于語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)估模型更有效地學(xué)習(xí)不同時(shí)間點(diǎn)的特征之間的依賴(lài)關(guān)系。

17、本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的裝置，所述裝置包括：

18、獲取模塊，用于獲取多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)，所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)包括語(yǔ)音數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量指標(biāo)；

19、處理模塊，用于獲取所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征，將所述多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征輸入至包括注意力層的編碼器，得到編碼器的輸出特征；根據(jù)所述編碼器的輸出特征，確定所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

20、本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括處理器和用于存儲(chǔ)能夠在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序的存儲(chǔ)器；其中，所述處理器用于運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行上述任意一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的方法。

21、本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的方法。

22、本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意一種確定語(yǔ)音質(zhì)量的方法。

23、可以看出，本技術(shù)實(shí)施例可以利用包括注意力層的編碼器，對(duì)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行處理，由于注意力層可以基于注意力機(jī)制學(xué)習(xí)各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)之間的依賴(lài)關(guān)系以及不同特征之間的相關(guān)關(guān)系，因此，本技術(shù)實(shí)施例可以在考慮多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的待處理數(shù)據(jù)的依賴(lài)關(guān)系、以及多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的特征之間的關(guān)系的基礎(chǔ)上，確定語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量，有利于提高語(yǔ)音數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估的準(zhǔn)確性。