[发明专利]语音识别模型的生成方法、识别方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种语音识别模型的生成方法，其特征在于，包括：

获取目标命名实体词表，所述目标命名实体词表包括多个命名实体词；

基于所述目标命名实体词表中的所述命名实体词对预设文本数据进行筛选，得到包含有该命名实体词的目标文本数据；

对所述目标文本数据进行语音合成处理，确定目标音频数据；

基于所述目标音频数据确定目标训练数据；

基于初始训练数据和所述目标训练数据对预先训练好的语音识别模型重新进行训练，得到目标语音识别模型，所述初始训练数据是用于训练得到所述预先训练好的语音识别模型的音频数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标音频数据确定目标训练数据，包括：

对所述目标音频数据进行加噪处理和/或变速处理，得到处理后的目标音频数据；

基于所述目标音频数据和所述处理后的目标音频数据，确定所述目标训练数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于初始训练数据和所述目标训练数据对预先训练好的语音识别模型重新进行训练，得到目标语音识别模型，包括：

根据所述预先训练好的语音识别模型对所述初始训练数据和所述目标训练数据分别进行处理，得到各自的文本识别结果；

基于各自的文本识别结果与该文本识别结果对应的训练数据所携带的标签之间的差异，确定所述预先训练好的语音识别模型的损失函数值，所述标签基于该训练数据对应的文本数据得到；

根据所述损失函数值对所述预先训练好的语音识别模型的参数进行迭代调整，得到所述目标语音识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数值包括基于所述文本识别结果和所述标签之间的概率分布的差异得到的第一损失函数值，和/或基于所述文本识别结果和所述标签之间的错误率得到的第二损失函数值；

所述根据所述损失函数值对所述预先训练好的语音识别模型的参数进行迭代调整，得到所述目标语音识别模型，包括：

根据所述第一损失函数值和/或所述第二损失函数值对所述预先训练好的语音识别模型的参数进行迭代调整，直至得到所述参数满足第一预设条件的语音识别模型，并将该语音识别模型确定为所述目标语音识别模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标文本数据进行语音合成处理，确定目标音频数据，包括：

根据预先训练好的语音合成模型对所述目标文本数据进行所述语音合成处理，确定所述目标音频数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标命名实体词表，包括：

获取初始命名实体词表，所述初始命名实体词表包括的命名实体词的数量大于所述目标命名实体词表；

基于所述初始命名实体词表中各命名实体词在所述预设文本数据中的数量，和/或在所述初始训练数据中的数量，从所述初始命名实体词表中筛选出满足第二预设条件的命名实体词；

基于满足所述第二预设条件的所述命名实体词，确定所述目标命名实体词表。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始命名实体词表中各命名实体词在所述预设文本数据中的数量，和/或在所述初始训练数据中的数量，从所述初始命名实体词表中筛选出满足第二预设条件的命名实体词，包括：

从所述初始命名实体词表中筛选出在所述预设文本数据中的数量大于第一预设阈值，和/或在所述初始训练数据中的数量小于第二预设阈值的命名实体词，并将该命名实体词确定为满足所述第二预设条件的命名实体词。

8.一种语音识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别音频；

根据目标语音识别模型对所述待识别音频进行处理，得到目标文本识别结果，所述目标语音识别模型是根据权利要求1-7任一项所述的方法生成得到的。