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公开(公告)号：CN106531155A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610803609.1
申请日：2016-09-05
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: G10L15/20 , G10L15/02 , G10L15/063 , G10L15/16 , G10L25/84 , G10L2015/025
Abstract: 描述的是生成声学模型的设备和方法和用于语音识别的设备和方法。所述设备和方法包括：处理器，被配置为通过使用噪音模型计算代表噪音数据的噪音表现，并通过使用包括语音数据和噪音数据的训练带噪语音数据、与语音数据对应的音素串和噪音表现进行训练，生成声学模型。
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公开(公告)号：CN106469552A
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201610685199.5
申请日：2016-08-18
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/16 , G10L15/18 , G10L15/183
CPC classification number: G10L15/32 , G10L15/08 , G10L15/16 , G10L15/183 , G10L15/22 , G10L2015/0635 , G10L2015/221 , G10L2015/223
Abstract: 一种语音识别设备和方法。所述语音识别设备包括：第一识别器，被配置为通过使用声学模型以第一语言识别单位产生音频信号的第一识别结果；第二识别器，被配置为通过使用语言模型来以第二语言识别单位产生音频信号的第二识别结果；和组合器，被配置为组合第一识别结果和第二识别结果从而以第二语言识别单位产生最终识别结果并且在语言模型中反映最终识别结果。第一语言识别单位可以是与第二语言识别单位相同的语言单位类型。在相同的神经网络中配置第一识别器和第二识别器，并且使用提供到第一识别器的音频训练数据在神经网络中同时地/共同地训练第一识别器和第二识别器。
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公开(公告)号：CN106328127A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610510741.3
申请日：2016-06-30
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L15/187 , G10L15/197 , G10L15/16 , G10L15/26
CPC classification number: G10L15/02 , G06F17/2818 , G06N3/0454 , G10L15/00 , G10L15/22 , G10L2015/025 , G10L15/187 , G10L15/16 , G10L15/197 , G10L15/26
Abstract: 提供一种语音识别设备、语音识别方法和电子装置。一种语音识别设备包括：概率计算器，被配置为使用声学模型计算音频信号的音素概率；候选集合提取器，被配置为从识别目标列表提取候选集合；以及结果返回器，被配置为基于计算的音素概率和提取的候选集合返回音频信号的识别结果。
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公开(公告)号：CN105810193B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201610005525.3
申请日：2016-01-05
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种训练语言模型的方法和设备及识别语言的方法和设备。一种用于训练语言模型的方法和设备包括:从训练数据产生第一训练特征向量序列和第二训练特征向量序列。所述方法被配置为基于第一训练特征向量序列执行神经网络的前向估计，基于第二训练特征向量序列执行神经网络的后向估计。所述方法还被配置为基于前向估计的结果和后向估计的结果训练语言模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106683663B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201610977394.5
申请日：2016-11-07
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种神经网络训练设备和方法以及语音识别设备和方法。神经网络训练设备包括：初级训练器，被构造为基于干净的训练数据和与干净的训练数据对应的目标数据，来执行神经网络模型的初级训练；二级训练器，被构造为基于带噪训练数据和在神经网络模型的初级训练期间计算的针对干净的训练数据的输出类的输出概率分布，来执行已经执行初级训练的神经网络模型的二级训练。
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公开(公告)号：CN106469552B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201610685199.5
申请日：2016-08-18
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/16 , G10L15/18 , G10L15/183
Abstract: 一种语音识别设备和方法。所述语音识别设备包括：第一识别器，被配置为通过使用声学模型以第一语言识别单位产生音频信号的第一识别结果；第二识别器，被配置为通过使用语言模型来以第二语言识别单位产生音频信号的第二识别结果；和组合器，被配置为组合第一识别结果和第二识别结果从而以第二语言识别单位产生最终识别结果并且在语言模型中反映最终识别结果。第一语言识别单位可以是与第二语言识别单位相同的语言单位类型。在相同的神经网络中配置第一识别器和第二识别器，并且使用提供到第一识别器的音频训练数据在神经网络中同时地/共同地训练第一识别器和第二识别器。
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公开(公告)号：CN106548774A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610820638.9
申请日：2016-09-13
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L15/10 , G10L17/04 , G10L17/12 , G10L21/003
CPC classification number: G10L15/14 , G10L15/063 , G10L15/07 , G10L15/08 , G10L15/18 , G10L15/183 , G10L2015/0635 , G10L2015/226 , G10L2015/227 , G10L2015/228 , G10L15/10 , G10L17/04 , G10L17/12 , G10L21/003
Abstract: 提供一种语音识别的设备和方法以及训练变换参数的设备和方法。一种语音识别设备包括：声学分数计算器，被配置为使用声学模型来计算语音输入的声学分数；声学分数变换器，被配置为通过使用变换参数，将计算的声学分数变换为与标准发音对应的声学分数；解码器，被配置为解码变换的声学分数以输出语音输入的识别结果。
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公开(公告)号：CN105810193A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610005525.3
申请日：2016-01-05
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: G06N3/08 , G06F17/27 , G06N3/04 , G06N3/0445 , G06N3/084 , G10L15/005 , G10L15/16 , G10L15/19 , G10L15/063 , G10L25/30
Abstract: 提供一种训练语言模型的方法和设备及识别语言的方法和设备。一种用于训练语言模型的方法和设备包括:从训练数据产生第一训练特征向量序列和第二训练特征向量序列。所述方法被配置为基于第一训练特征向量序列执行神经网络的前向估计，基于第二训练特征向量序列执行神经网络的后向估计。所述方法还被配置为基于前向估计的结果和后向估计的结果训练语言模型。
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公开(公告)号：CN105654946A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510872727.3
申请日：2015-12-02
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L15/183 , G10L15/19
CPC classification number: G10L15/32 , G10L15/16 , G10L15/183 , G10L15/187 , G10L15/197 , G10L15/19
Abstract: 提供一种用于语音识别的设备和方法。一种语音识别方法包括：接收通过语音识别产生的句子；基于每个词与所述句子中的其它词的关系，计算所述句子中的每个词的适宜度；基于每个词的适宜度检测所述句子中的词之中的将被纠正的目标词；用与目标词相应的候选词中的任何一个来替换目标词。
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