[发明专利]一种语音识别模型的训练以及语音识别的方法和装置

权利要求书

1.一种语音识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取标注语音样本集合，以及无标注语音样本集合，其中，所述标注语音样本集合中包含多个语音样本和相应的文本信息，所述无标注语音样本集合中包含多个语音样本；

根据所述标注语音样本集合，分别对每一预设的语音识别教师模型进行训练，获得训练好的语音识别教师模型，其中，不同的语音识别教师模型采用的模型原理或参数不同；

分别针对每一训练好的语音识别教师模型，将所述无标注语音样本集合中的各语音样本输入至所述语音识别教师模型中，输出相应的文本信息；

根据所述标注语音样本集合、所述无标注语音样本集合以及相应的文本信息，对预设的语音识别学生模型进行训练，获得目标语音识别模型；具体包括：

根据所述无标注语音样本集合中包含的各语音样本以及相应的文本信息，生成预测语音样本集合；

根据所述标注语音样本集合，对所述语音识别学生模型进行训练，获得初始语音识别学生模型；

根据所述标注语音样本集合和所述预测语音样本集合，对所述初始语音识别学生模型进行训练，获得目标语音识别模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在分别针对每一训练好的语音识别教师模型，将所述无标注语音样本集合中的各语音样本输入至所述语音识别教师模型中，输出相应的文本信息之前，进一步包括：

分别对每一训练好的语音识别教师模型进行语音识别性能测试，获得性能评分；

在训练好的各语音识别教师模型中，筛选出性能评分最高的指定数量的语音识别教师模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述标注语音样本集合和所述预测语音样本集合，对所述初始语音识别学生模型进行训练，获得目标语音识别模型，包括：

分别对所述标注语音样本集合和所述预测语音样本集合中的各语音样本和相应的文本信息进行采样，其中，从所述标注语音样本集合中多次采样获得的语音样本数量与从所述预测语音样本集合中多次采样获得的语音样本数量的比值不低于预设采样阈值；

根据采样获得的各语音样本和相应文本信息，对所述初始语音识别学生模型进行训练，获得目标语音识别模型。

4.一种语音识别的方法，其特征在于，包括：

获取待识别的语音数据；

将所述语音数据输入至训练好的目标语音识别模型，输出语音识别结果；

其中，所述目标语音识别模型是采用如权利要求1-3任一项所述的方法训练获得的。

5.一种语音识别模型的训练装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取标注语音样本集合，以及无标注语音样本集合，其中，所述标注语音样本集合中包含多个语音样本和相应的文本信息，所述无标注语音样本集合中包含多个语音样本；

训练单元，用于根据所述标注语音样本集合，分别对每一预设的语音识别教师模型进行训练，获得训练好的语音识别教师模型，其中，不同的语音识别教师模型采用的模型原理或参数不同；

输出单元，用于分别针对每一训练好的语音识别教师模型，将所述无标注语音样本集合中的各语音样本输入至所述语音识别教师模型中，输出相应的文本信息；

获得单元，用于根据所述标注语音样本集合、所述无标注语音样本集合以及相应的文本信息，对预设的语音识别学生模型进行训练，获得目标语音识别模型；所述获得单元用于：

根据所述无标注语音样本集合中包含的各语音样本以及相应的文本信息，生成预测语音样本集合；

根据所述标注语音样本集合，对所述语音识别学生模型进行训练，获得初始语音识别学生模型；

根据所述标注语音样本集合和所述预测语音样本集合，对所述初始语音识别学生模型进行训练，获得目标语音识别模型。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述输出单元还用于：

分别对每一训练好的语音识别教师模型进行语音识别性能测试，获得性能评分；

在训练好的各语音识别教师模型中，筛选出性能评分最高的指定数量的语音识别教师模型。