[发明专利]模型训练方法及装置、语音识别方法和语音合成方法

权利要求书

1.一种模型训练方法，包括：

获取第一样本数据，其中，所述第一样本数据为完成第一初始训练的辅助模型基于第一原始数据进行预测而得到；

将所述第一样本数据输入待训练模型，以得到所述待训练模型所输出的第一结果数据，其中，所述待训练模型与所述辅助模型互为对偶模型，用于执行相反的处理任务；

基于所述第一原始数据和所述第一结果数据，计算第一损失值；

基于所述第一损失值，调整所述待训练模型的参数；

将所述第一结果数据输入所述辅助模型，以得到所述辅助模型所输出的第二结果数据；

基于所述第一样本数据和所述第二结果数据，计算第二损失值；以及

基于所述第二损失值，调整所述辅助模型的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在将所述第一样本数据输入所述待训练模型，以得到所述待训练模型所输出的所述第一结果数据之前，对所述待训练模型执行第二初始训练，以确定所述待训练模型的初始参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

在将所述第一原始数据输入所述辅助模型之前，基于第一分割模式分割所述第一原始数据，以得到多个第一子原始数据，

其中，所述第一结果数据包括多个第一子结果数据，所述多个第一子结果数据中的每一个第一子结果数据对应于所述多个第一子原始数据中的一个第一子原始数据，

其中，所述基于所述第一原始数据和所述第一结果数据，计算第一损失值包括：

基于所述多个第一子原始数据中的每一个第一子原始数据，以及该第一子原始数据所对应的第一结果子数据，计算第一子损失值；以及

基于多个第一子原始数据中的每一个第一子原始数据所对应的第一子损失值，计算第一损失值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于多个第一子原始数据中的每一个第一子原始数据所对应的第一子损失值，计算第一损失值包括：

基于多个第一子原始数据对应的多个第一子损失值的均值，确定第一损失值。

5.根据权利要求3所述的方法，还包括：

响应于确定所述待训练模型满足第一预设条件，基于第二分割模式分割所述第一原始数据，以得到多个第二子原始数据并且将所述多个第二子原始数据作为所述辅助模型的输入，

其中，所述多个第二子原始数据中任意一个第二子原始数据的数据量大于所述多个第一子原始数据中任意一个第一子原始数据的数据量。

6.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

响应于确定所述待训练模型满足第二预设条件，将所述辅助模型切换为当前的待训练模型，将所述待训练模型切换为当前的辅助模型，以调整所述当前的待训练模型的参数。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述待训练模型为语音识别模型和语音合成模型中的一个，所述辅助模型为语音识别模型和语音合成模型中的另一个。

8.一种语音识别方法，包括：

将待识别语音数据输入语音识别模型，其中，所述语音识别模型为根据权利要求1至7中任一项所述的训练方法对待训练模型进行训练而得到；以及

基于所述语音识别模型的输出数据，确定对所述待识别语音数据的识别结果。

9.一种语音合成方法，包括：

将待合成文本数据输入语音合成模型，其中，所述语音合成模型为根据权利要求1至7中任一项所述的训练方法对待训练模型进行训练而得到；以及

基于所述语音合成模型的输出数据，确定对所述待合成文本数据的合成结果。