[发明专利]基于表征学习的中文自动语音识别文本修复方法及系统在审
| 申请号： | 202211134542.9 | 申请日： | 2022-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN115438154A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 武星;张源 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/126;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08;G10L15/26;G10L15/16;G10L15/06 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;徐颖 |
| 地址： | 200436*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于表征学习的中文自动语音识别文本修复方法及系统，基本BERT的中文标点符号预测模型，相比于现有的中文标点符号模型，本发明使用了更高效的RoBERTa预测模型，对原BERT预测模型进行微调，并且使用Transformer来整合特征嵌入，是目前完整且高效的中文标点符号预测任务的方法和系统；提出的文本纠错模型中，使用双向LSTM结构提取了字音和笔画特征的嵌入层，借助于双向LSTM的记忆能力更好地解决了长程依赖问题；提出的模型将中文标点符号和中文纠错模型两个任务进行结合，形成了一个端到端的中文ASR输出本文修复系统，从两个角度完全解决ASR输出文本的错误，提高语音文本的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表征 学习 中文 自动 语音 识别 文本 修复 方法 系统 | ||
【主权项】：
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