[发明专利]用于训练混合语言识别模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201911075088.2 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110675865B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 袁胜龙 | 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;G10L15/16;G10L25/24;G10L25/30;G10L15/02 |
| 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训练混合语言识别模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：生成第一语言音频的第一音节标签序列和第二语言音频的第二音节标签序列；将第二语言音频输入至预先训练的第一语言识别模型，得到连接时序分类峰序列；基于第二音节标签序列和连接时序分类峰序列，计算第二音节标签序列中的每种第二音节标签的连接时序分类峰正确率；基于所计算出的连接时序分类峰正确率，从第二音节标签序列中确定差异音节标签；基于第一音节标签序列和差异音节标签对深层神经网络进行混合训练，得到混合语言识别模型。该实施方式实现了同一个模型支持多种语言的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 混合 语言 识别 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练混合语言识别模型的方法，包括：/n生成第一语言音频的第一音节标签序列和第二语言音频的第二音节标签序列；/n将所述第二语言音频输入至预先训练的第一语言识别模型，得到连接时序分类峰序列，其中，所述第一语言识别模型是基于所述第一音节标签序列训练得到的；/n基于所述第二音节标签序列和所述连接时序分类峰序列，计算所述第二音节标签序列中的每种第二音节标签的连接时序分类峰正确率；/n基于所计算出的连接时序分类峰正确率，从所述第二音节标签序列中确定差异音节标签；/n基于所述第一音节标签序列和所述差异音节标签对深层神经网络进行混合训练，得到混合语言识别模型。/n
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