[发明专利]基于TCN-Transformer-CTC的端到端中文语音识别方法有效
| 申请号： | 202111298827.1 | 申请日： | 2021-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN114023316B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 孙俊 | 申请（专利权）人： | 匀熵科技（无锡）有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L19/16 |
| 代理公司： | 无锡市观知成专利商标代理事务所(特殊普通合伙) 32591 | 代理人： | 任月娜 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于TCN‑Transformer‑CTC的端到端中文语音识别方法，属于语音识别领域。针对目前现有技术的问题，本发明首先提出使用时序卷积神经网络(TCN)来加强神经网络模型对位置信息的捕捉，其次在上述基础上融合连接时序分类(CTC)，提出了识别中效果更好，泛化性更强的TCN‑Transformer‑CTC模型。不使用任何语言模型的情况下，在希尔贝壳中文普通话开源语音数据库AISHELL‑1上的实验结果表明:TCN‑Transformer‑CTC相较于Transformer字错误率相对降低10.91％，模型最终字错误率为5.31％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 tcn transformer ctc 端到端 中文 语音 识别 方法 | ||
【主权项】：
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