[发明专利]声学模型训练方法、装置、设备及计算机可读介质有效
| 申请号： | 201811473628.8 | 申请日： | 2018-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN109308895B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 霍昱光 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06 |
| 代理公司： | 11313 北京市铸成律师事务所 | 代理人： | 张臻贤;江宇 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种声学模型训练方法，包括：对输入的语音进行识别，得到语音数据对应的文本；当检测到对所述文本的修改操作时，获取修改数据；将所述修改数据作为新的训练数据和原始训练数据一起输入至声学模型进行训练。本发明实施例利用客户端上实际收集到的同源数据并将其转换成有效的新训练数据，相对于原始的人工标注数据方式大幅节省时间和人力，同时大量增加数据积累。 | ||
| 搜索关键词： | 声学模型 文本 计算机可读介质 原始训练数据 新训练数据 人工标注 数据方式 数据积累 训练数据 语音数据 客户端 同源 语音 转换 检测 | ||
【主权项】：
1.一种声学模型训练方法，其特征在于，包括：/n对输入的语音进行识别，得到语音数据对应的文本；/n当检测到对所述文本的修改操作时，获取修改数据；/n将所述修改数据作为新的训练数据和原始训练数据一起输入至声学模型进行训练；其中，/n所述将所述修改数据作为新的训练数据和原始训练数据一起输入至声学模型进行训练包括：/n从声学模型的原始数据输入层输入原始训练数据；/n从声学模型的新数据输入层输入新的训练数据；/n在声学模型的隐层中对原始训练数据和新的训练数据进行训练；/n从声学模型的原始数据输出层输出原始训练数据的识别标签；/n从声学模型的新数据输出层输出新训练数据的识别标签。/n
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