基于迁移学习的民航陆空语音识别模型训练方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202211292283.2
IPC分类号：G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16
申请日期：
2022-10-21
申请人：
成都爱维译科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于迁移学习的民航陆空语音识别模型训练方法及系统
申请号	CN202211292283.2	申请日期	2022-10-21
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-18	公开/公告号	CN115359784A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L15/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 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〔4〕 G10L15/00 语音识别（G10L 17/00优先）〔7，2013.01〕 G10L15/02 语音识别的特征提取；识别单位的选择〔7〕	IPC分类号	G;1;0;L;1;5;/;0;2;;;G;1;0;L;1;5;/;0;6;;;G;1;0;L;1;5;/;1;6查看分类表>
申请人	成都爱维译科技有限公司	申请人地址	四川省成都市高新区科园南路1号3号楼903号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	成都爱维译科技有限公司	当前权利人	成都爱维译科技有限公司
发明人	张华勇;王小刚
代理机构	成都四合天行知识产权代理有限公司	代理人	郭受刚

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的民航陆空语音识别模型训练方法及系统，所述方法包括获取通用领域的数据集并处理得到声学特征；收集民航领域的数据集，再扩充训练文本并处理得到声学特征；初始化基于卷积神经网络的端到端语音识别模型的神经网络；采用通用领域的语音信号声学特征对语音识别模型进行训练得到预训练模型；获取迁移学习训练数据集；将初始化神经网络的语音识别模型的模型参数输入预训练模型中；采用迁移学习训练数据集对预训练模型进行训练，得到民航陆空通话语音识别模型。本发明能使语音识别模型在有限标注样本的数据集上也能显著提升识别率，进而提升飞行安全。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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