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公开(公告)号：CN113436616B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110594183.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提出一种多领域自适应的端到端语音识别方法，所述方法包括：提取待识别语音的第一特征；将所述第一特征和领域标签输入训练好的端到端语音识别模型；所述领域标签是为所述待识别语音的预先设定的口音标签；基于所述训练好的端到端语音识别模型，根据所述领域标签提取第二特征，将所述第一特征与所述第二特征拼接后进行编码得到第三特征；对所述第三特征进行解码，得到多条候选文本，输出第一文本候选列表，所述第一文本候选列表包括所述多条候选文本。本申请通过使用多领域自适应的方法，利用丰富资源领域预训练模型、多目标领域数据及多目标领域鉴别特征来提升在多个目标领域上的语音识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113436616A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110594183.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提出一种多领域自适应的端到端语音识别方法，所述方法包括：提取待识别语音的第一特征；将所述第一特征和领域标签输入训练好的端到端语音识别模型；所述领域标签是为所述待识别语音的预先设定的口音标签；基于所述训练好的端到端语音识别模型，根据所述领域标签提取第二特征，将所述第一特征与所述第二特征拼接后进行编码得到第三特征；对所述第三特征进行解码，得到多条候选文本，输出第一文本候选列表，所述第一文本候选列表包括所述多条候选文本。本申请通过使用多领域自适应的方法，利用丰富资源领域预训练模型、多目标领域数据及多目标领域鉴别特征来提升在多个目标领域上的语音识别性能。
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公开(公告)号：CN114783443B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210325453.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国科学院声学研究所
Abstract: 本申请提出一种语音识别模型的个性化联邦学习方法和系统，应用于中心端和多个客户端，在中心端，该方法包括：利用本地有标注语音样本进行有监督的训练语音识别模型，获得所述语音识别模型的种子模型，所述种子模型包括特征提取器及分类器；所述特征提取器用于处理多个客户端输入的语音信息，确定多个客户端中每个客户端的语音信息的个性化特征；利用所述多个客户端中每个客户端的语音信息的个性化特征对所述分类器进行半监督训练，获得训练好的分类器；将所述训练好的分类器传递至所述多个客户端中每个客户端。本申请通过将语音识别模型的特征提取器与分类器进行解耦优化的方式实现个性化联邦学习，有效提升语音识别模型性能，降低错误识别率。
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公开(公告)号：CN114783425B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210326775.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国科学院声学研究所
Abstract: 本申请涉及一种基于私有参数的语音识别联邦学习方法和系统，应用于中心端和多个客户端，在所述中心端，所述方法包括：利用本地有标注语音样本进行有监督地训练语音识别模型，获得所述语音识别模型的种子模型；根据所述种子模型确定第一私有参数和第一共享参数；根据多个第二共享参数更新所述第一共享参数；所述多个第二共享参数由多个客户端上传得到；将更新后的所述第一共享参数传递至所述多个客户端中每个客户端。本申请实施例利用模型中的私有参数实现对每个客户端的个性化建模，从而可以通过一次训练产生针对多个客户端的个性化语音识别模型，有效提升语音识别模型在每个客户端的性能。
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公开(公告)号：CN114783443A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210325453.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国科学院声学研究所
Abstract: 本申请提出一种语音识别模型的个性化联邦学习方法和系统，应用于中心端和多个客户端，在中心端，该方法包括：利用本地有标注语音样本进行有监督的训练语音识别模型，获得所述语音识别模型的种子模型，所述种子模型包括特征提取器及分类器；所述特征提取器用于处理多个客户端输入的语音信息，确定多个客户端中每个客户端的语音信息的个性化特征；利用所述多个客户端中每个客户端的语音信息的个性化特征对所述分类器进行半监督训练，获得训练好的分类器；将所述训练好的分类器传递至所述多个客户端中每个客户端。本申请通过将语音识别模型的特征提取器与分类器进行解耦优化的方式实现个性化联邦学习，有效提升语音识别模型性能，降低错误识别率。
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公开(公告)号：CN114783425A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210326775.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国科学院声学研究所
Abstract: 本申请涉及一种基于私有参数的语音识别联邦学习方法和系统，应用于中心端和多个客户端，在所述中心端，所述方法包括：利用本地有标注语音样本进行有监督地训练语音识别模型，获得所述语音识别模型的种子模型；根据所述种子模型确定第一私有参数和第一共享参数；根据多个第二共享参数更新所述第一共享参数；所述多个第二共享参数由多个客户端上传得到；将更新后的所述第一共享参数传递至所述多个客户端中每个客户端。本申请实施例利用模型中的私有参数实现对每个客户端的个性化建模，从而可以通过一次训练产生针对多个客户端的个性化语音识别模型，有效提升语音识别模型在每个客户端的性能。
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