[发明专利]一种基于声学表征矢量的样例关键词检索方法在审
| 申请号： | 201910462959.X | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110322871A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 张卫强 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/08;G10L15/16;G06N3/08;G06N3/04;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于语音关键词检索技术领域，尤其涉及一种基于声学表征矢量的样例关键词检索方法，包括：步骤1：采用大量语音数据来训练得到带有瓶颈层的神经网络自编码器；步骤2：将神经网络自编码器的瓶颈层作为输出层来得到声学表征矢量提取器；步骤3：采用声学表征矢量提取器对单样例关键词和多样例关键词来提取关键词模型矢量；步骤4：采用声学表征矢量提取器对测试语言片段来提取测试语言声学表征矢量；步骤5：计算测试语言声学表征矢量与每个关键词模型矢量的距离，如果某距离小于预设门限，则该关键词即为检索的关键词。本发明适用于低资源条件下任意语种的单样例或多样例关键词检索的建模，检索性能高，并且单样例和多样例通用。 | ||
| 搜索关键词： | 声学 矢量 关键词检索 矢量提取 关键词模型 测试语言 神经网络 编码器 瓶颈 语音关键词 计算测试 检索技术 检索性能 语音数据 预设门限 资源条件 输出层 建模 检索 语种 通用 语言 | ||
【主权项】：
1.一种基于声学表征矢量的样例关键词检索方法，其特征在于，包括：步骤1：采用大量语音数据来训练得到带有瓶颈层的神经网络自编码器；步骤2：将神经网络自编码器的瓶颈层作为输出层来得到声学表征矢量提取器；步骤3：采用声学表征矢量提取器对单样例关键词和多样例关键词来提取关键词模型矢量；步骤4：采用声学表征矢量提取器对测试语言片段来提取测试语言声学表征矢量；步骤5：计算测试语言声学表征矢量与每个关键词模型矢量的距离，如果某距离小于预设门限，则该关键词即为检索的关键词。
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