[发明专利]声学模型自适应方法及系统在审
| 申请号： | 201610156697.0 | 申请日： | 2016-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN105590625A | 公开（公告）日： | 2016-05-18 |
| 发明（设计）人： | 李轶杰;刘青松;许东星 | 申请（专利权）人： | 上海语知义信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/07 | 分类号： | G10L15/07 |
| 代理公司： | 上海唯源专利代理有限公司 31229 | 代理人： | 曾耀先 |
| 地址： | 200031 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种声学模型自适应方法及系统，该方法包括：在声学模型训练集上，对每段语音数据基于深度神经网络模型提取与说话人相关的身份认证矢量；在所述声学模型训练集上，对每段语音数据提取声学特征参数；将从所述语音数据中提取的所述身份认证矢量和所述声学特征参数拼接在一起，并作为深度神经网络模型的输入进行训练以形成声学识别模型；以及在语音识别阶段，依据所述声学识别模型进行语音识别以形成识别结果。本发明利用深度神经网络模型提取对应说话人的身份认证矢量，并利用身份认证矢量对深度神经网络模型进行重训练，使得深度神经网络模型具有较好的说话人自适应的特点，提高了语音识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 声学 模型 自适应 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种声学模型自适应方法，其特征在于，包括：在声学模型训练集上，对每段语音数据基于深度神经网络模型提取与说话人相关的身份认证矢量；在所述声学模型训练集上，对每段语音数据提取声学特征参数；以及将从所述语音数据中提取的所述身份认证矢量和所述声学特征参数拼接在一起，并作为深度神经网络模型的输入进行训练以形成声学识别模型。
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