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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请适用于人工智能技术领域，尤其涉及一种语音命令识别方法、装置、计算机设备及计算机可读介质。该方法在检测到采集真实语音命令不符合语音标准时，使用预设的非标准语音识别模型识别真实语音命令，得到关键词，提取所有关键词的词义，在任两个相邻的关键词之间填充助词，得到预测文本，将预测文本转化为第一预测语音命令，采用训练好的量子深度学习模型将第一预测语音命令生成对应的控制指令，实现了语音命令识别，通过对语音命令的标准性进行判断，在语音命令不符合标准时对命令进行预测识别，可以提高命令识别的准确率，通过量子深度学习识别可以快速地得到控制指令，从而在复杂种类的语音命令环境下，能够保证识别的准确性和及时性。

主权项：1.一种语音命令识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集真实语音命令；在检测到所述真实语音命令不符合发音标准时，使用预设的非标准语音识别模型识别所述真实语音命令，得到M个关键词，M为大于零的整数；在M大于1时，提取所有关键词的词义，并结合所有关键词在所述真实语音命令中的前后顺序关系，在任两个相邻的关键词之间填充助词，得到预测文本；使用第一发音模式对所述预测文本进行语音合成，得到第一预测语音命令；将所述第一预测语音命令输入训练好的量子深度学习模型，生成对应的控制指令；所述训练好的量子深度学习模型包括N层一维卷积池化层和全连接层，所述N层一维卷积池化层依次连接，最后一层一维卷积池化层的输出连接所述全连接层，所述一维卷积池化层包括一维卷积层和一维池化层，一维卷积层的输出连接一维池化层，语音命令输入第一层一维卷积池化层的一维卷积层，N为大于零的整数；将所述第一预测语音命令输入训练好的量子深度学习模型，生成对应的控制指令包括：将所述第一预测语音命令输入第一层一维卷积池化层，输出池化结果至下一层一维卷积池化层，直至达到最后一层一维卷积池化层；将最后一层一维卷积池化层输出的池化结果输入全连接层进行联结，得到对应的控制指令；所述一维卷积层为量子卷积层，所述量子卷积层包括量子编码器、量子变分电路和测量器；将所述第一预测语音命令输入第一层一维卷积池化层包括：将所述第一预测语音命令输入所述量子编码器进行量子编码，得到量子编码特征；通过所述量子变分电路对所述量子编码特征进行分类，并将分类结果发送给所述测量器进行分类结果真实性测量，得到测量结果；将测量结果输入一维池化层，输出池化结果；所述提取所有关键词的词义，并结合所有关键词在所述真实语音命令中的前后顺序关系，在任两个相邻的关键词之间填充助词，得到预测文本包括：针对任一关键词，对关键词以及对应关键词的前一关键词和\或后一关键词的词性进行相似度分析，根据相似度分析结果确定对应关键词的词义；将所有关键词按照在所述真实语音命令中的前后顺序关系依次排列，根据任两个相邻关键词的词义筛选助词，并将筛选的助词填充在对应两个相邻关键词之间，得到预测文本。

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