[发明专利]语音区分模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810561701.0 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN109065027B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 涂宏 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L25/30;G10L15/05 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 胡志桐 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种语音区分模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：将标准训练语音数据和干扰训练语音数据输入到原始双向循环神经网络模型中进行训练，调整原始双向循环神经网络模型的权值和偏置，获取原始语音区分模型；获取待测试语音数据，待测试语音数据包括等比例配置的标准测试语音数据和干扰测试语音数据；将标准测试语音数据和干扰测试语音数据输入到原始语音区分模型中进行识别，获取识别准确率，若识别准确率大于预设阈值，则原始语音区分模型确定为目标语音区分模型。采用目标语音区分模型对语音进行区分，可以提高语音区分的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 语音 区分 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种语音区分模型训练方法，其特征在于，包括：对双向循环神经网络模型的权值和偏置进行初始化处理，获取原始双向循环神经网络模型；获取待训练语音数据，所述待训练语音数据包括等比例配置的标准训练语音数据和干扰训练语音数据；将所述标准训练语音数据和所述干扰训练语音数据输入到原始双向循环神经网络模型中进行训练，调整所述原始双向循环神经网络模型的权值和偏置，获取原始语音区分模型；获取待测试语音数据，所述待测试语音数据包括等比例配置的标准测试语音数据和干扰测试语音数据；将所述标准测试语音数据和干扰测试语音数据输入到原始语音区分模型中进行识别，获取所述标准测试语音数据或者干扰测试语音数据对应的识别准确率，若所述识别准确率大于预设阈值，则所述原始语音区分模型确定为目标语音区分模型。
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