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申请/专利权人：珠海芯烨电子科技有限公司

摘要：本发明实施例提供一种TTS语音播报方法、装置以及打印机，属于打印机技术领域。该方法包括：利用文本纠错模型对文本内容进行识别，获得异常位置的位置宽度和中心位置；根据位置宽度和中心位置确定文本异常信息；从文本内容中获得图表内容的关联文本并根据关联文本确定图表内容的目标位置；根据目标位置和图表内容确定关联文本的关联内容；根据关联文本对关联内容进行虚假检测，获得关联文本和关联内容之间的差异性并根据差异性确定图表异常信息；根据文本异常信息确定文本异常描述以及根据图表异常信息确定图表异常描述；将文本异常描述转换成第一语音数据，以及将图表异常描述转换成第二语音数据，并将第一语音数据和第二语音数据进行语音播报。

主权项：1.一种TTS语音播报方法，其特征在于，所述方法包括：获得打印请求，并根据所述打印请求获得对应的打印内容；对所述打印内容进行内容分类，获得所述打印内容对应的文本内容和图表内容；利用文本纠错模型对所述文本内容进行识别，获得所述文本内容对应的异常位置的位置宽度和所述异常位置的中心位置；根据所述位置宽度和所述中心位置确定所述文本内容对应的文本异常信息；从所述文本内容中获得所述图表内容对应的关联文本，并根据所述关联文本确定所述图表内容对应的目标位置；根据所述目标位置和所述图表内容确定所述关联文本对应的关联内容；根据所述关联文本对所述关联内容进行虚假检测，获得所述关联文本和所述关联内容之间的差异性，并根据所述差异性确定所述图表内容对应的图表异常信息；根据所述文本异常信息确定所述打印内容对应的文本异常描述，以及根据所述图表异常信息确定所述打印内容对应的图表异常描述；将所述文本异常描述利用TTS转换成第一语音数据，以及将所述图表异常描述利用TTS转换成第二语音数据，并将所述第一语音数据和所述第二语音数据进行语音播报；获得所述文本纠错模型，包括：获得训练数据，所述训练数据包括文本数据和所述文本数据对应的异常位置和异常宽度；确定所述文本纠错模型对应的初始模型参数，并利用所述初始模型参数下的所述文本纠错模型的词向量层对所述文本数据进行向量表示，获得所述文本数据对应的第一文本向量；利用所述初始模型参数下的所述文本纠错模型的高斯偏置层对所述第一文本向量的注意力位置进行调整，获得第二文本向量；利用所述初始模型参数下的所述文本纠错模型的位置确定层对所述第二文本向量进行位置预测，获得所述文本数据对应的异常预测位置和异常预测宽度；计算所述异常位置和所述异常预测位置之间的第一误差和所述异常宽度和所述异常预测宽度之间的第二误差；根据所述第一误差和所述第二误差更新所述初始模型参数，并根据更新后的所述初始模型参数重新计算所述第一误差和所述第二误差，当所述第一误差和所述第二误差满足预设条件时，则确定所述文本纠错模型；所述利用所述初始模型参数下的所述文本纠错模型的高斯偏置层对所述第一文本向量的注意力位置进行调整，获得第二文本向量，包括：根据所述高斯偏置层确定所述文本数据对应的初始预测位置和初始预测宽度，并根据所述初始预测位置和所述初始预测宽度确定所述第一文本向量对应的偏离程度；将所述偏离程度和所述第一文本向量进行加和，获得所述第二文本向量；其中，根据下列公式获得所述偏离程度： Gi表示所述文本数据中第i个文本对应的偏离程度，i表示当前文本位置，Pi表示所述初始预测位置，σi表示标准差，其中，Di表示所述初始预测宽度；所述根据所述关联文本对所述关联内容进行虚假检测，获得所述关联文本和所述关联内容之间的差异性，包括：利用文本分类模型对所述关联文本进行语义分类，获得所述关联文本对应的第一语义分布；利用多模态分类模型对所述关联文本和所述关联内容进行融合分类，获得所述关联文本对应的第二语义分布；根据所述第一语义分布和所述第二语义分布确定所述关联内容对所述关联文本进行分类时所对应的分类增益；根据所述分类增益确定所述关联文本和所述关联内容之间的所述差异性所述根据所述位置宽度和所述中心位置确定所述文本内容对应的文本异常信息，包括：根据所述位置宽度和所述中心位置从所述文本内容中获得对应的异常文本以及包含所述异常文本对应的异常语句；根据所述异常语句对所述异常文本进行推理，获得所述异常文本对应的正确文本；根据所述异常文本和所述正确文本确定所述文本内容对应的所述文本异常信息；所述根据所述文本异常信息确定所述打印内容对应的文本异常描述，以及根据所述图表异常信息确定所述打印内容对应的图表异常描述，包括：确定第一描述规则和第二描述规则，根据所述第一描述规则将所述文本异常信息转换成所述文本异常描述；根据所述第二描述规则将所述图表异常信息转换成所述图表异常描述。

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