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1. (WO2017166625) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'APPRENTISSAGE DE MODÈLE ACOUSTIQUE POUR RECONNAISSANCE VOCALE, ET DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE
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N° de publication :    WO/2017/166625    N° de la demande internationale :    PCT/CN2016/096672
Date de publication : 05.10.2017 Date de dépôt international : 25.08.2016
CIB :
G10L 15/06 (2013.01)
Déposants : LE HOLDINGS (BEIJING) CO., LTD. [CN/CN]; Room 1102, 10 Layer, Building 3 105 Yaojiayuan Road, ChaoYang District Beijing 100025 (CN).
LE SHI ZHI XIN ELECTRONIC TECHNOLOGY (TIANJIN) LIMITED [CN/CN]; 2th floor 201-427,B1 Dongman Building NO.126 Dongman Road, Binhai New Area Tianjin 300467 (CN)
Inventeurs : ZHANG, Junbo; (CN)
Mandataire : SUNSHINE INTELLECTUAL PROPERTY INTERNATIONAL CO., LTD; Room 503, Floor 5,Tower A No. 21, A, Haidian South Road Zhongguancun Intellectual Property Building,Haidian District Beijing 100080 (CN)
Données relatives à la priorité :
201610195612.X 30.03.2016 CN
Titre (EN) ACOUSTIC MODEL TRAINING METHOD AND APPARATUS FOR SPEECH RECOGNITION, AND ELECTRONIC DEVICE
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'APPRENTISSAGE DE MODÈLE ACOUSTIQUE POUR RECONNAISSANCE VOCALE, ET DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE
(ZH) 用于语音识别的声学模型训练方法、装置和电子设备
Abrégé : front page image
(EN)Provided are an acoustic model training method and apparatus for speech recognition, and an electronic device. The method comprises: acquiring a training sample, wherein the training sample comprises an acoustic feature and a training text corresponding to the acoustic feature; acquiring an original acoustic model, and using the original acoustic model to determine an acoustic state in the original acoustic model corresponding to each training text; according to an acoustic state and an acoustic feature corresponding to each training text, determining an acoustic feature corresponding to each acoustic state; using the acoustic feature corresponding to each acoustic state to conduct retraining to obtain a state description model of the acoustic state; and using the state description model obtained by retraining to update an original state description model in the original acoustic model, thus obtaining an updated acoustic model. According to the embodiments of the present invention, the complexity of model training is reduced, and by updating the original acoustic model, the structure of the original acoustic model is not destroyed, thus ensuring the accuracy of speech recognition.
(FR)L'invention concerne un procédé et un appareil d'apprentissage de modèle acoustique pour une reconnaissance vocale, et un dispositif électronique. Le procédé consiste à : acquérir un échantillon d'apprentissage, l'échantillon d'apprentissage comprenant une caractéristique acoustique et un texte d'apprentissage correspondant à la caractéristique acoustique; acquérir un modèle acoustique d'origine, et utiliser le modèle acoustique d'origine pour déterminer un état acoustique dans le modèle acoustique d'origine correspondant à chaque texte d'apprentissage; selon un état acoustique et une caractéristique acoustique correspondant à chaque texte d'apprentissage, déterminer une caractéristique acoustique correspondant à chaque état acoustique; utiliser la caractéristique acoustique correspondant à chaque état acoustique pour réaliser un réapprentissage pour obtenir un modèle de description de l'état acoustique; et utiliser le modèle de description d'état obtenu par réapprentissage pour mettre à jour un modèle de description d'état d'origine dans le modèle acoustique d'origine, en obtenant ainsi un modèle acoustique mis à jour. Selon les modes de réalisation de la présente invention, la complexité d'apprentissage de modèle est réduite et, en mettant à jour le modèle acoustique d'origine, la structure du modèle acoustique d'origine n'est pas détruite, en garantissant ainsi la précision de reconnaissance vocale.
(ZH)本发明实施例提供一种用于语音识别的声学模型训练方法、装置及电子设备,所述方法包括:获取训练样本;所述训练样本包括声学特征以及所述声学特征对应的训练文本;获取原始声学模型,并利用所述原始声学模型,确定每一训练文本对应的所述原始声学模型中的声学状态;根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,确定每一声学状态对应的声学特征;利用每一声学状态对应的声学特征,重新训练获得所述声学状态的状态描述模型;利用重新训练获得的状态描述模型,更新所述原始声学模型中的原始状态描述模型,获得更新之后的声学模型,本发明实施例降低了模型训练复杂度,且通过对原始声学模型进行更新,未破坏原始声学模型的结构,也保证了语音识别的准确度。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)