用于基于注意力的端到端语音识别的词符式训练
公开
摘要
一种基于注意力的端到端(A‑E2E)自动语音识别(ASR)训练的方法，包括：基于语音信号的一个或更多个输入特征对模型执行交叉熵训练；确定在执行交叉熵训练的模型的一个或更多个输出词符中的第一个错误词符的时间处的后验概率向量；以及基于所确定的后验概率向量确定在该时间处的第一个错误词符的损失。该方法还包括：基于所确定的第一个错误词符的损失确定执行交叉熵训练的模型的训练集的总损失；以及基于所确定的训练集的总损失更新执行交叉熵训练的模型。
基本信息
专利标题 ：
用于基于注意力的端到端语音识别的词符式训练
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114600186A
申请号 ：
CN202080014465.6
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-02-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王培栋崔佳翁超俞栋
申请人 ：
腾讯美国有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托公园大道2747号
代理机构 ：
深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
夏欢
优先权 ：
CN202080014465.6
主分类号 ：
G10L15/02
IPC分类号 ：
G10L15/02 G10L15/06 G10L15/14 G10L15/183 G10L15/197
IPC结构图谱
G
G部——物理
G10
乐器；声学
G10L
语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码
G10L15/00
语音识别
G10L15/02
语音识别的特征提取；识别单位的选择
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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