[发明专利]少量重口音数据下的端到端语音转文本模型优化方法有效
| 申请号： | 202110129725.0 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112967720B | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 赵雨嫣 | 申请（专利权）人： | 南京迪港科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G10L15/26 | 分类号： | G10L15/26;G10L15/06;G10L25/30;G10L19/00;G06F40/216;G06F40/284 |
| 代理公司： | 南京思宸知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32548 | 代理人： | 王真 |
| 地址： | 210019 江苏省南京市建邺区西城路300号南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了少量重口音数据下的端到端语音转文本模型优化方法，包括以下步骤，所述端到端语音识别模型LAS的构建；根据少量重口音数据的声学特点，设计并构造基于注意力机制的序列到序列的端到端声学模型LAS；这些优点使其能够大大简化语音识别模型的构建和训练，并提升语音识别准确率；与已有的端到端模型相比，本发明所提出的少量重口音数据下的端到端语音转文本模型优化方法仅需要标注少量的重口音语音数据即可完成重口音场景下的模型训练，该发明将已有的普通话语音特征知识迁移到重口语音模型中，能够显著提升重口音场景下的语音识别准确率；该模型能够利用现有的大规模普通话语音语料，能够有效降低重口音语音语料的获取和标注的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 少量 口音 数据 端到端 语音 转文 模型 优化 方法 | ||
【主权项】：
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