[发明专利]多语言混杂模型建立、数据获取方法及装置、电子设备有效
| 申请号： | 201710230061.0 | 申请日： | 2017-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108711420B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 白锦峰;贾磊 | 申请（专利权）人： | 北京猎户星空科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L15/08;G10L15/16;G10L25/30;G10L13/08;G10L13/10 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;马敬 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种多语言混杂模型建立、数据获取方法及装置、电子设备，方法包括：根据多语言所包含的语音单元确定声学模型的建模单元，基于深度神经网络，构建声学模型，其中，建模单元为上下文无关的语音单元；获取多语言混杂的语音训练数据，将多语言混杂的语音训练数据中的混杂语音信号转化成特征向量序列，将混杂语音信号对应的混杂标注文本转化成基于声学模型的建模单元的混杂标签序列；使用特征向量序列和混杂标签序列，训练声学模型；获取多语言混杂的语料数据，训练语言模型；根据声学模型和语言模型，建立多语音混杂的语音识别系统。应用本发明实施例，提高了对混杂多种语言的语音数据的识别正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 语言 混杂 模型 建立 数据 获取 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种多语言混杂语音识别系统建立方法，其特征在于，所述方法包括：根据多语言所包含的语音单元确定声学模型的建模单元，基于深度神经网络，构建声学模型；其中，所述建模单元为上下文无关的语音单元；获取多语言混杂的语音训练数据，将所述多语言混杂的语音训练数据中的混杂语音信号转化成特征向量序列，将所述混杂语音信号对应的混杂标注文本转化成基于所述声学模型的建模单元的混杂标签序列；使用所述特征向量序列和所述混杂标签序列，训练所述声学模型；获取多语言混杂的语料数据，训练语言模型；根据所述声学模型和所述语言模型，建立多语音混杂的语音识别系统。
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