[发明专利]基于人工智能的字母音素转换模型生成方法及装置有效
| 申请号： | 201610102345.7 | 申请日： | 2016-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN105590623B | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 陈志杰;康永国 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G10L13/08 | 分类号： | G10L13/08;G10L15/187;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出一种基于人工智能的字母音素转换模型生成方法及装置，其中，该方法包括：在应用神经网络对训练数据中的每个单词进行字母音素转换的每次训练过程中，按照预设的节点比例对所述神经网络的隐层节点进行随机筛选，获取用于训练每个单词的保留节点；应用与所述保留节点对应的子神经网络训练对应的单词，更新所述子神经网络各保留节点的相关权重；最终对所有子神经网络各保留节点的相关权重进行均值处理，生成字母音素转换模型。通过本申请提供的基于人工智能的字母音素转换模型生成方法和装置，提高了字母音素转换模型的学习能力和泛化能力，从而避免了过拟合现象。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 字母 音素 转换 模型 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的字母音素转换模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：在应用神经网络对训练数据中的每个单词进行字母音素转换的训练过程中，按照预设的节点比例对所述神经网络的隐层节点进行随机筛选，获取用于训练每个单词的保留节点；应用与所述保留节点对应的子神经网络训练对应的单词，更新所述子神经网络各保留节点的相关权重；对所有子神经网络各保留节点的相关权重进行均值处理，生成字母音素转换模型；其中，所述按照预设的节点比例对所述神经网络的隐层节点进行随机筛选，获取用于训练每个单词的保留节点，包括：根据预设的节点隐藏比例，随机将所述神经网络中每层隐层节点中与所述节点隐藏比例对应数量的部分节点进行隐藏处理，以使每层隐层节点中没有隐藏的部分节点作为用于训练每个单词的保留节点。
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