[发明专利]用于生成模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201811550079.X | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109658920B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 李超 | 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;G10L15/04;G10L19/005;G10L19/24;G10L25/30;G10L25/87 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于生成模型的方法和装置，以及用于检测语音的方法和装置。该用于生成模型的方法的一具体实施方式包括：获取针对处理后音频集合的训练样本集合，其中，处理后音频集合包括对处理前音频执行音质劣化处理得到的音频，训练样本与处理后音频一一对应，训练样本包括处理后音频的特征数据和标识信息，标识信息用于指示处理后音频中是否包括语音音频；利用机器学习算法，将训练样本集合中的训练样本包括的特征数据作为输入，将与输入的特征数据对应的标识信息作为期望输出，训练得到语音识别模型。该实施方式丰富了模型的训练方式，有助于提高语音端点识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成模型的方法，包括：获取针对处理后音频集合的训练样本集合，其中，所述处理后音频集合包括对处理前音频执行音质劣化处理得到的音频，训练样本与处理后音频一一对应，训练样本包括处理后音频的特征数据和标识信息，标识信息用于指示处理后音频中是否包括语音音频；利用机器学习算法，将所述训练样本集合中的训练样本包括的特征数据作为输入，将与输入的特征数据对应的标识信息作为期望输出，训练得到语音识别模型。
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