[发明专利]基于联邦学习的语音表征模型训练方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202110448809.0 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113178191A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 李雷来;王健宗;瞿晓阳 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L25/18;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人： | 饶文彬;邓小玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及数据分析技术领域，提供了一种基于联邦学习的语音表征模型训练方法，包括：第一终端获取本地存储的训练样本数据集，所述训练样本数据集包括多个语音数据；所述第一终端通过所述多个语音数据对本地部署的第一ALBERT模型进行训练，并输出所述第一ALBERT模型的第一梯度值；所述第一终端将所述第一梯度值进行压缩处理，得到压缩后的梯度值；所述第一终端将所述压缩后的梯度值上传至联邦服务器；所述第一终端接收所述联邦服务器返回的总梯度值；所述第一终端根据所述总梯度值对所述ALBERT模型的模型参数进行更新，继续对所述第一ALBERT模型进行训练直至模型收敛为止，得到训练好的语音表征模型。本发明实施例可以提高模型的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 语音 表征 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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