CN108549493A - 候选词筛选方法及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种候选词筛选方法及相关设备。所述方法包括：获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；识别所述音调轨迹的音调；按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。本发明提供的技术方案，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种候选词筛选方法及相关设备。
背景技术
随着科技的发展，人与智能设备等机器的交互日渐频繁。目前，与机器沟通的一种入口为输入法，用户通过实体或者虚拟的键盘，输入文本信息。
目前，在中文输入法领域，大多数用户使用拼音来输入汉字，由于汉语博大精深，往往通过拼音获得的候选词数量十分庞大，尤其是单字的情况，导致在用户实际输入的过程中，需要花费较多的时间和注意力切换多屏才能寻找到想要输入的字词，从而不可避免地容易产生烦躁情绪。
也就是说，目前的技术严重影响用户的使用体验。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种候选词筛选方法及相关设备，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
一种候选词筛选方法，应用于包括触控屏的智能设备，所述方法包括：
获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；
识别所述音调轨迹的音调；
从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。
可选的，所述获取用户输入的音调轨迹，包括：
获取用户在所述触控屏显示的虚拟键盘区域输入的音调轨迹；
或者获取用户在所述触控屏显示的音调输入区域输入的音调轨迹；所述音调输入区域由输入法应用预先创建或者响应用户触发后创建。
可选的，所述从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词，包括：
按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词。
可选的，所述按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系，包括：
确定所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹个数；
若所述拼音的音节划分结果为一种，且包括至少两个音节，所述音调轨迹个数小于或等于所述拼音中的音节个数，则按照预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
若所述拼音包括至少两种音节划分结果，则将具有所述音调轨迹个数音节的音节划分结果作为待使用音节划分结果，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系。
可选的，所述获取用户输入的音调轨迹之后，还包括：
显示所述音调轨迹；
获取用户输入的清除音调轨迹指令，将所述音调轨迹清除，以获取用户重新输入的音频轨迹。
可选的，所述从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词，包括：
将词库中符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏。
可选的，所述识别所述音调轨迹的音调，包括：
依据预先训练的音调轨迹识别模型识别所述音调轨迹的音调；
所述音调轨迹识别模型，通过用户手写音调的图片和图片中音调的标记数据训练预先建立的深度学习模型得到。
一种候选词筛选装置，应用于包括触控屏的智能设备，所述装置包括：
拼音和音调轨迹获取模块，用于获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；
音调识别模块，用于识别所述音调轨迹的音调；
候选词推送模块，用于从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。
可选的，所述拼音和音调轨迹获取模块包括：
第一音调轨迹获取单元，用于获取用户在所述触控屏显示的虚拟键盘区域输入的音调轨迹；
第二音调轨迹获取单元，用于获取用户在所述触控屏显示的音调输入区域输入的音调轨迹；所述音调输入区域由输入法应用预先创建或者响应用户触发后创建。
可选的，所述候选词推送模块包括：
匹配关系建立单元，用于按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
候选词显示单元，用于从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词。
可选的，所述匹配关系建立单元包括：
音节划分结果和音调轨迹个数确定子单元，用于确定所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹个数；
第一匹配关系建立子单元，用于若所述拼音的音节划分结果为一种，且包括至少两个音节，所述音调轨迹个数小于或等于所述拼音中的音节个数，则按照预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
第二匹配关系建立子单元，用于若所述拼音包括至少两种音节划分结果，则将具有所述音调轨迹个数音节的音节划分结果作为待使用音节划分结果，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系。
可选的，还包括：
显示模块，用于显示所述音调轨迹；
音调轨迹清除模块，用于获取用户输入的清除音调轨迹指令，将所述音调轨迹清除，以获取用户重新输入的音频轨迹。
可选的，所述候选词推送模块具体用于：
将词库中符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏。
可选的，所述音调识别模块具体用于：
依据预先训练的音调轨迹识别模型识别所述音调轨迹的音调；
所述音调轨迹识别模型，通过用户手写音调的图片和图片中音调的标记数据训练预先建立的深度学习模型得到。
一种智能设备，包括：
处理器和存储器，所述处理器与存储器通过通信总线相连接：
其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；
所述存储器，用于存储程序，所述程序至少用于执行上述候选词筛选方法。
一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述候选词筛选方法的各个步骤。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种候选词筛选方法及相关设备。本发明提供的技术方案，首先获取用户输入的拼音和音调轨迹，所述拼音包括至少一个音节，然后识别所述音调轨迹的音调，从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。可以理解的是，由于给拼音匹配音调后，能够显著缩小符合拼音的候选词的范围，也就是说，本发明提供的技术方案，在现有技术通过拼音查找到的候选词的基础上，通过为拼音匹配音调，能够进一步显著缩小已查找到的候选词的范围，从而使用户只需要在较少的候选词中选择自己想要输入的字词，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种候选词筛选方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的音调轨迹识别模型识别音调轨迹的音调的过程示意图；
图3为现有技术中输入拼音(xian)后输入法应用的人机交互界面示意图；
图4为本发明实施例提供的一种输入拼音(xian)和音调轨迹后输入法应用的人机交互界面示意图；
图5为本发明实施例提供的另外一种输入拼音(xian)和音调轨迹后输入法应用的人机交互界面的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种输入拼音(xian)后输入法应用的人机交互界面示意图；
图7为本发明实施例提供的另外一种输入拼音(xian)和音调轨迹后输入法应用的人机交互界面示意图；
图8为本发明实施例提供的音调轨迹识别模型的训练数据的示意图；
图9为本发明实施例提供的一种候选词筛选装置的结构图；
图10为本发明实施例提供的一种智能设备的硬件结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
在对本发明作进一步的详细说明之前，首先对现有技术做简要阐述。
现有技术中，在中文输入法领域，由于汉语博大精深，往往通过拼音获得的候选词数量十分庞大，尤其是单字的情况，从而往往需要用户在候选词区域手势滑动来切换多屏，同时视觉搜索来寻找想要输入的字词，需要用户花费较多的时间和注意力。此外，人眼在手机等小屏设备视觉检索候选词本身是一件很难精准的事情，导致一些不常用的字词需要用户花费更多的时间和注意力通过反复翻页来寻找，从而使用户不可避免地容易产生烦躁情绪，严重影响用户的使用体验。
为此，本申请的发明人经过创造性思考和实验，提出一种能够更加精准确定候选词的技术，从而减少候选词的数量，使用户能够更容易地寻找到想要输入的字词，以提升用户体验，详见下述实施例。
实施例
本发明实施例提供一种候选词筛选方法，可以应用于包括触控屏的智能设备，如智能手机、平板电脑等人机交互设备。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种候选词筛选方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤S11，获取用户输入的拼音和音调轨迹；
具体的，所述拼音包括至少一个音节。
其中，音节是音位组合构成的最小的语音结构单位，它的构成分头腹尾三部分，因而音节之间具有明显可感知的界限。在汉语中，一般一个汉字的读音即为一个音节。例如，所述拼音为huan，则该拼音包括一个音节；所述拼音为huan’le，则该拼音中包括两个音节。
步骤S12，识别所述音调轨迹的音调；
可选的，依据预先训练的音调轨迹识别模型识别所述音调轨迹的音调。
具体的，将步骤S11获取到的音调轨迹输入至预先训练得到的音调轨迹识别模型，得到音调轨迹识别模型输出的所述音调轨迹对应的音调。
可选的，请参阅图2，图2为本发明实施例提供的音调轨迹识别模型识别音调轨迹的音调的过程示意图。如图2所示，将音调轨迹输入至预先训练得到的音调轨迹识别模型，该模型会计算出音调轨迹匹配各音调的得分情况，即当前音调轨迹属于每个音调的概率与100的乘积，选择得分最大的音调作为当前音调轨迹的识别结果。需要说明的是，上述确定当前音调轨迹的识别结果的方式仅是一种示例，也可以通过其他方式确定该识别结果，比如，只比较当前音调轨迹属于每个音调的概率，选择概率最大的音调作为当前音调轨迹的识别结果，这些适应性变化不脱离本发明的保护范围。
步骤S13，从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词；
具体的，从词库中筛选出同时符合所述拼音和该拼音所匹配的音调的候选词，相对于现有技术中只筛选符合拼音的候选词，本实施例筛选出的候选词的范围要小很多，然后显示选择出的候选词。
为了直观展示本发明技术方案的效果，本发明还提供了使用现有技术和本发明方案后，输入法应用的人机交互界面示意图。请参阅图3和图4，图3为现有技术中输入拼音(xian)后输入法应用的人机交互界面示意图，图4为本发明实施例提供的一种输入拼音(xian)和音调轨迹后输入法应用的人机交互界面示意图。如图4中显示的汉字以及用户输入的音调轨迹41的走向，可以确定音调轨迹41对应的音调为第四声调。通过对比可以确定，本实施例提供的技术方案，通过将候选词缩小至符合拼音匹配的音调的范围，能够减少用户选择自己想要输入的字词所需要的时间和注意力。
经由上述公开内容可以确定，由于给拼音匹配音调后，能够显著缩小符合拼音的候选词的范围，也就是说，本发明实施例提供的技术方案，在现有技术通过拼音查找到的候选词的基础上，通过为拼音匹配音调，能够进一步显著缩小已查找到的候选词的范围，从而使用户只需要在较少的候选词中选择自己想要输入的字词，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选方法，所述步骤S11可以通过如下方式实现：
第一种方式：
获取用户在所述触控屏显示的虚拟键盘区域输入的音调轨迹；
具体的，请参阅图4，音调轨迹41便是由用户在触控屏显示的虚拟键盘输入的。
第二种方式：
获取用户在所述触控屏显示的音调输入区域输入的音调轨迹；
可选的，所述音调输入区域由输入法应用预先创建。请参阅图5，图5为本发明实施例提供的另外一种输入拼音(xian)和音调轨迹后输入法应用的人机交互界面的示意图。如图5所示，所述音调输入区域51由输入法应用预先创建，位于虚拟键盘的下方，音调轨迹52显示在所述音调输入区域51。需要说明的是，图5所示的虚拟键盘与音调输入区域的位置关系仅是一种示例，本发明对此不做限定，二者位置关系的变更不脱离本发明的保护范围。
可选的，所述音调输入区域由输入法应用响应用户触发后创建。请参阅图6，图6为本发明实施例提供的一种输入拼音(xian)后输入法应用的人机交互界面示意图。如图6所示，输入法应用提供的虚拟键盘提供一个虚拟按键61(即图6中虚拟键盘右下角的“音调”按键)，可选的，用户点击“音调”按键后，输入法应用将虚拟键盘切换为空白区域，该空白区域便是音调输入区域。需要说明的是，图6所对应的触发方式仅是一种示例，本发明对此不做限定，触发方式还可以包括：在虚拟键盘中，按压一预先设定的按键预设时间；按压一预先设定的按键向远离该按键的位置拖动等。即触发方式的简单变更，不脱离本发明的保护范围。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选方法，所述步骤S13可以包括：
步骤A、按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
具体的，按照预设匹配规则，将识别得到的音调匹配至所述音节的韵母上。比如，所述拼音为huan’le，用户输入的音调轨迹从左到右有两个(假设对应识别得到的音调为第一声调和第四声调)，所述预设匹配规则为按照从左到右、从上到下的顺序将识别得到的音调依次匹配至拼音中从左到右各音节的韵母，则示例中：第一声调匹配至huan中的a，第四声调匹配至le中的e。
步骤B、从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词；
具体的，从词库中选择同时符合所述拼音和所述匹配关系的候选词予以显示。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选方法，所述步骤A可以包括：
步骤A1、确定所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹个数；
具体的，如上文中的拼音huan’le，其音节划分结果为：huan和le。
步骤A2、若所述拼音的音节划分结果为一种，且包括至少两个音节，所述音调轨迹个数小于或等于所述拼音中的音节个数，则按照预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
具体的，所述步骤A2包括两种技术场景：
第一种技术场景为所述音调轨迹个数等于所述拼音中的音节个数，那么，可选的，预设音调选择顺序为：用户输入音调轨迹的先后顺序，或者按照音调轨迹在触控屏的布局中从左到右、从上到下的顺序(按照用户习惯，该顺序一般与用户输入音调轨迹的先后顺序一致)；所述预设音节选择顺序为，拼音中各音节从左到右的顺序；
第二种技术场景为所述音调轨迹个数小于所述拼音中的音节个数，此时，预设音调选择顺序与第一种技术场景中的预设音调选择顺序一致，预设音节选择顺序与第一种技术场景中的预设音调选择顺序一致；由于所述音调轨迹个数小于所述拼音中的音节个数，因此，所述拼音中的靠后位置的音节便没有机会匹配音调。
比如，拼音为huan’le，而音调轨迹只有一个，假设识别得到的音调为第一声调，那么该第一声调便与拼音中的第一个音节huan进行匹配。
步骤A3、若所述拼音包括至少两种音节划分结果，则将具有所述音调轨迹个数音节的音节划分结果作为待使用音节划分结果，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系；
具体的，汉语中有时会出现一个拼音具有不止一种音节划分结果的情况，步骤A3可以创造性的根据输入的音调轨迹个数自动选择出需要的音节划分结果，不需要用户在拼音中专门再输入分隔符，能够进一步提升用户体验。
比如，拼音xian，其音节划分结果可以为xi’an(两个音节xi和an)或者xian(一个音节)，此时，如图4所示，若用户输入的音调轨迹个数为1个，则自动选择xian(一个音节)作为待使用音节划分结果，将识别得到的音调(第四声调)匹配给xian中的a。
请参阅图7，图7为本发明实施例提供的另外一种输入拼音(xian)和音调轨迹后输入法应用的人机交互界面示意图。如图7所示，若用户输入的音调轨迹71个数为2个，则自动选择xi’an(两个音节xi和an)作为待使用音节划分结果，将识别得到的音调(两个第一声调)匹配给xi中的i和an中的a。
可选的，步骤A3也是按照步骤A2中的预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系。
当然，若所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹的个数都是一个，那么直接将识别得到的音调匹配给该拼音的韵母即可。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选方法，所述步骤S11中获取用户输入的音调轨迹之后，还可以包括：
显示所述音调轨迹；
具体的，将所述音调轨迹显示在触控屏。
获取用户输入的清除音调轨迹指令，将所述音调轨迹清除，以获取用户重新输入的音频轨迹；
可选的，所述清除音调轨迹指令可以由用户点击虚拟键盘中预先设定的表示清除音调轨迹的虚拟按键来生成。请参阅图4，用户点击虚拟按键“清除”便能够将音调轨迹41清除。需要说明的是，经用户触发生成清除音调轨迹指令的方式可以有多种，图4中的示例仅是其中的一种，本发明对此并不做限定，这些方式还可以包括滑动一按键、按压一按键一定的时间等，这些简单的变化不脱离本发明的保护范围。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选方法，步骤S13还可以通过以下方式来实现：
将词库中符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏。
该方式一方面通过拼音匹配音调，已经能够显著缩小已查找到的候选词的范围，另一方面将缩小范围后的候选词按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏，从而能够进一步提高用户想要输入的字词靠前显示的概率，甚至用户不需要再翻屏便能够看到想要输入的字词，能够进一步减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够进一步提升用户体验。
具体的，本发明上文实施例中，所述步骤S12中，可以使用已经预先训练好的音调轨迹识别模型来识别所述音调轨迹的音调，可以理解的是，该音调轨迹识别模型需要提前进行训练，下面将对该音调轨迹识别模型的训练过程进行介绍。
首先，需要获取多个用户手写音调的图片，以及每个用户手写音调的图片各自对应的标记数据作为训练数据；
具体的，标记数据为用户手写音调的图片中包含的音调轨迹所指示的音调，具体为第一声调、第二声调、第三声调或第四声调。可选的，请参阅图8，图8为本发明实施例提供的音调轨迹识别模型的训练数据的示意图。如图8所示，每组训练数据81(一张用户手写音调的图片及其所指示的音调)中，用户手写音调的图片仅包含一个完整的音调轨迹。
然后，将训练数据输入预先建立的深度学习模型，输出音调轨迹对应每个音调的概率，选择概率最大的音调作为当前模型预测的音调，根据标记数据的音调与预测音调之间的差值进行模型参数的训练，训练结束后得到音调轨迹识别模型。
具体的，所述深度学习模型可以通过模式识别中常用的分类模型构建，如卷积神经网络模型，深度神经网络模型等，本发明对此不做限定。
需要说明的是，对于智能手机等智能设备，由于硬件资源限制，本身执行训练过程可能有一定的困难，因此，该训练过程可以在服务器一端执行，智能手机等智能设备直接从服务器一端获取已训练好的音调轨迹识别模型即可，获取的方式可以通过下载输入法应用时，该输入法应用自身携带该音调轨迹识别模型。
此外，智能设备也可以将用户输入的音调轨迹发送至远程服务器，由远程服务器端已训练好的音调轨迹识别模型对该音调轨迹进行识别，将识别结果反馈至智能设备，智能设备通过该识别结果便能够识别所述音调轨迹的音调。
为了更加全面地阐述本发明提供的技术方案，对应于本发明实施例提供的候选词筛选方法，本发明公开一种候选词筛选装置。本发明实施例提供的候选词筛选装置，可以应用于包括触控屏的智能设备，如智能手机、平板电脑等人机交互设备。
请参阅图9，图9为本发明实施例提供的一种候选词筛选装置的结构图。如图9所示，该装置包括：
拼音和音调轨迹获取模块11，用于获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；
音调识别模块12，用于识别所述音调轨迹的音调；
可选的，所述音调识别模块12具体用于：
依据预先训练的音调轨迹识别模型识别所述音调轨迹的音调。
其中，所述音调轨迹识别模型，通过用户手写音调的图片和图片中音调的标记数据训练预先建立的深度学习模型得到。
候选词推送模块13，用于从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。
可以理解的是，由于给拼音匹配音调后，能够显著缩小符合拼音的候选词的范围，也就是说，本发明实施例提供的候选词筛选装置，在现有技术通过拼音查找到的候选词的基础上，通过为拼音匹配音调，能够进一步显著缩小已查找到的候选词的范围，从而使用户只需要在较少的候选词中选择自己想要输入的字词，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选装置，所述拼音和音调轨迹获取模块11包括：
第一音调轨迹获取单元，用于获取用户在所述触控屏显示的虚拟键盘区域输入的音调轨迹；
第二音调轨迹获取单元，用于获取用户在所述触控屏显示的音调输入区域输入的音调轨迹；所述音调输入区域由输入法应用预先创建或者响应用户触发后创建。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选装置，所述候选词推送模块13包括：
匹配关系建立单元，用于按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
候选词显示单元，用于从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词。
可选的，所述匹配关系建立单元包括：
音节划分结果和音调轨迹个数确定子单元，用于确定所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹个数；
第一匹配关系建立子单元，用于若所述拼音的音节划分结果为一种，且包括至少两个音节，所述音调轨迹个数小于或等于所述拼音中的音节个数，则按照预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
第二匹配关系建立子单元，用于若所述拼音包括至少两种音节划分结果，则将具有所述音调轨迹个数音节的音节划分结果作为待使用音节划分结果，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选装置，还包括：
显示模块，用于显示所述音调轨迹；
音调轨迹清除模块，用于获取用户输入的清除音调轨迹指令，将所述音调轨迹清除，以获取用户重新输入的音频轨迹。
进一步的，本发明实施例提供的候选词筛选装置，所述候选词推送模块13具体用于：
将词库中符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏。
具体的，本发明实施例提供的候选词筛选装置，还包括：
音调轨迹识别模型训练模块，用于通过用户手写音调的图片和图片中音调的标记数据训练预先建立的深度学习模型，得到所述音调轨迹识别模型。
为了更加全面地阐述本发明提供的技术方案，对应于本发明实施例提供的候选词筛选方法，本发明公开一种智能设备，该智能设备可以是本地终端(如本地计算机、移动终端等)，或者远程服务器等。
请参阅图10，图10为本发明实施例提供的一种智能设备的硬件结构图。如图10所示，该智能设备包括：
处理器1，通信接口2，存储器3和通信总线4；
其中处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
处理器1，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；
存储器3，用于存储程序；
所述程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令；在本发明实施例中，程序可以包括：所述候选词筛选方法对应的程序。
处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。
其中，所述程序可具体用于：
获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；
识别所述音调轨迹的音调；
从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。
可以理解的是，由于给拼音匹配音调后，能够显著缩小符合拼音的候选词的范围，也就是说，本发明提供的智能设备，在现有技术通过拼音查找到的候选词的基础上，通过为拼音匹配音调，能够进一步显著缩小已查找到的候选词的范围，从而使用户只需要在较少的候选词中选择自己想要输入的字词，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
此外，本发明实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，用于执行上述实施例所述候选词筛选方法的各个步骤。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种候选词筛选方法及相关设备。本发明提供的技术方案，首先获取用户输入的拼音和音调轨迹，所述拼音包括至少一个音节，然后识别所述音调轨迹的音调，从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。可以理解的是，由于给拼音匹配音调后，能够显著缩小符合拼音的候选词的范围，也就是说，本发明提供的技术方案，在现有技术通过拼音查找到的候选词的基础上，通过为拼音匹配音调，能够进一步显著缩小已查找到的候选词的范围，从而使用户只需要在较少的候选词中选择自己想要输入的字词，能够减少用户为查找自己想要输入的字词所花费的时间和注意力，从而能够有效提升用户体验。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者智能设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者智能设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者智能设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、智能设备和存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (16)
1.一种候选词筛选方法，应用于包括触控屏的智能设备，其特征在于，所述方法包括：
获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；
识别所述音调轨迹的音调；
从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户输入的音调轨迹，包括：
获取用户在所述触控屏显示的虚拟键盘区域输入的音调轨迹；
或者获取用户在所述触控屏显示的音调输入区域输入的音调轨迹；所述音调输入区域由输入法应用预先创建或者响应用户触发后创建。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词，包括：
按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系，包括：
确定所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹个数；
若所述拼音的音节划分结果为一种，且包括至少两个音节，所述音调轨迹个数小于或等于所述拼音中的音节个数，则按照预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
若所述拼音包括至少两种音节划分结果，则将具有所述音调轨迹个数音节的音节划分结果作为待使用音节划分结果，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户输入的音调轨迹之后，还包括：
显示所述音调轨迹；
获取用户输入的清除音调轨迹指令，将所述音调轨迹清除，以获取用户重新输入的音频轨迹。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词，包括：
将词库中符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏。
7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于，所述识别所述音调轨迹的音调，包括：
依据预先训练的音调轨迹识别模型识别所述音调轨迹的音调；
所述音调轨迹识别模型，通过用户手写音调的图片和图片中音调的标记数据训练预先建立的深度学习模型得到。
8.一种候选词筛选装置，应用于包括触控屏的智能设备，其特征在于，所述装置包括：
拼音和音调轨迹获取模块，用于获取用户输入的拼音和音调轨迹；所述拼音包括至少一个音节；
音调识别模块，用于识别所述音调轨迹的音调；
候选词推送模块，用于从词库中选择符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，显示选择出的候选词。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述拼音和音调轨迹获取模块包括：
第一音调轨迹获取单元，用于获取用户在所述触控屏显示的虚拟键盘区域输入的音调轨迹；
第二音调轨迹获取单元，用于获取用户在所述触控屏显示的音调输入区域输入的音调轨迹；所述音调输入区域由输入法应用预先创建或者响应用户触发后创建。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述候选词推送模块包括：
匹配关系建立单元，用于按照预设匹配规则，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
候选词显示单元，用于从词库中选择符合所述拼音和所述匹配关系的候选词，显示选择出的候选词。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述匹配关系建立单元包括：
音节划分结果和音调轨迹个数确定子单元，用于确定所述拼音的音节划分结果和用户输入的音调轨迹个数；
第一匹配关系建立子单元，用于若所述拼音的音节划分结果为一种，且包括至少两个音节，所述音调轨迹个数小于或等于所述拼音中的音节个数，则按照预设音调选择顺序和预设音节选择顺序，建立识别得到的音调与所述音节的韵母之间的匹配关系；
第二匹配关系建立子单元，用于若所述拼音包括至少两种音节划分结果，则将具有所述音调轨迹个数音节的音节划分结果作为待使用音节划分结果，建立识别得到的音调与所述待使用音节划分结果中音节的韵母之间的匹配关系。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：
显示模块，用于显示所述音调轨迹；
音调轨迹清除模块，用于获取用户输入的清除音调轨迹指令，将所述音调轨迹清除，以获取用户重新输入的音频轨迹。
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述候选词推送模块具体用于：
将词库中符合所述拼音和所述拼音匹配的音调的候选词，按照用户使用频率从高到底的顺序排序，将排序后的候选词显示在所述触控屏。
14.根据权利要求8～13任一项所述的装置，其特征在于，所述音调识别模块具体用于：
依据预先训练的音调轨迹识别模型识别所述音调轨迹的音调；
所述音调轨迹识别模型，通过用户手写音调的图片和图片中音调的标记数据训练预先建立的深度学习模型得到。
15.一种智能设备，其特征在于，包括：
处理器和存储器，所述处理器与存储器通过通信总线相连接：
其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；
所述存储器，用于存储程序，所述程序至少用于执行权利要求1～7任一项所述的候选词筛选方法。
16.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～7任一项所述的候选词筛选方法的各个步骤。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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