[发明专利]一种利用多种语言模型的端到端网络学习解决基于地点的语音的自动识别任务的方法有效
| 申请号： | 201911000418.1 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN110738989B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 赵洲;谢金唯;林志杰;陈漠沙;仇伟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/14;G10L15/08;G10L15/18;G10L15/183;G10L15/19;G10L15/26;G10L15/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用多种语言模型的端到端网络学习解决基于地点的语音的自动识别任务的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组基于地点的语音、相关联字符串数据集，根据编码器网络形成语音序列编码，利用连接时序分类器和含有大量地理名词的基于字符的语言模型生成序列编码的备选字符串集。2)根据得到的备选字符串集，使用含有大量地理名词的基于词语的语言模型和基于类型的语言模型选择出最佳的字符串答案。相比于一般的自动语音识别解决方案，本发明利用了多种语言模型的端到端网络学习的方法，能够综合利用词语的上下文相关性与句子的语法结构。本发明在基于地点的语音的自动识别中所取得的效果相比于传统的方法更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 多种 语言 模型 端到端 网络 学习 解决 基于 地点 语音 自动识别 任务 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用多种语言模型的端到端网络学习解决基于地点的语音的自动识别任务的方法，其特征在于包括如下步骤：/n1)针对于一组基于地点的语音和相关联的字符串数据集，使用编码器获得语音中每个帧对应于词汇集的概率分布向量的序列编码；构建基于字符的语言模型LM
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