基于Transformer模型的局部信息融合的语音识别网...
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于Transformer模型的局部信息融合的语音识别网络，包括编码器及解码器，其特征在于，所述编码器的多头注意力模块MHA,解码器的多头交叉注意力模块MHCA上使用受限范围内的局部特征掩码LFMRS。本发明还提供一种基于Transformer模型的局部信息融合的语音识别方法和终端设备。弥补了原始Transformer模型缺乏显性地提取局部特征的缺陷，有效地降低了语音识别的CER值。
基本信息
专利标题 ：
基于Transformer模型的局部信息融合的语音识别网络及方法、终端
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114333824A
申请号 ：
CN202111673373.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈嘉维段志奎于昕梅阮锦标高国智王虎伟严世泉
申请人 ：
佛山科学技术学院
申请人地址 ：
广东省佛山市南海区狮山镇仙溪水库西路佛山科学技术学院
代理机构 ：
广州新诺专利商标事务所有限公司
代理人 ：
林玉芳
优先权 ：
CN202111673373.1
主分类号 ：
G10L15/22
IPC分类号 ：
G10L15/22 G10L15/26 G10L15/16
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
G10L15/22
在语音识别过程中使用的程序
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G10L 15/22
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-12 ：
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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