[发明专利]语音识别模型的生成方法、语音识别方法、装置及芯片有效
申请号: | 202310905175.6 | 申请日: | 2023-07-24 |
公开(公告)号: | CN116665656B | 公开(公告)日: | 2023-10-10 |
发明(设计)人: | 蒯文啸;唐剑;张法朝;牟小峰 | 申请(专利权)人: | 美智纵横科技有限责任公司 |
主分类号: | G10L15/06 | 分类号: | G10L15/06;G10L15/22;H04L12/28 |
代理公司: | 北京友联知识产权代理事务所(普通合伙) 11343 | 代理人: | 王丹玉;尚志峰 |
地址: | 215100 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 语音 识别 模型 生成 方法 装置 芯片 | ||
1.一种语音识别模型的生成方法,其特征在于,包括:
获取第一语音识别模型,其中,所述第一语音识别模型为非流式语音识别模型,且所述第一语音识别模型为通过量化训练得到的;
对所述第一语音识别模型进行转化处理,得到目标语音识别模型,所述目标语音识别模型为流式语音识别模型。
2.根据权利要求1所述的语音识别模型的生成方法,其特征在于,所述第一语音识别模型的输入信息为音频数据中的第一音频帧关联的非流式输入信息;
所述对所述第一语音识别模型进行转化处理,得到目标语音识别模型,包括:
将所述第一语音识别模型的输入信息指定为所述第一音频帧关联的非流式输入信息和所述第一音频帧关联的流式输入信息,得到第二语音识别模型;
基于所述第二语音识别模型得到所述目标语音识别模型;
其中,所述第二语音识别模型基于所述第一音频帧关联的非流式输入信息和所述第一音频帧关联的流式输入信息的输出包括:所述第一音频帧对应的识别结果,和第二音频帧关联的流式输入信息;所述音频数据包括所述第二音频帧,且所述第二音频帧与所述第一音频帧相邻。
3.根据权利要求2所述的语音识别模型的生成方法,其特征在于,所述基于所述第二语音识别模型得到所述目标语音识别模型,包括:
在所述第二语音识别模型中插入目标节点,得到所述目标语音识别模型;
其中,所述目标节点用于对输入的所述第一音频帧关联的流式输入信息进行量化处理,并对输出的所述第二音频帧关联的流式输入信息进行反量化处理。
4.根据权利要求3所述的语音识别模型的生成方法,其特征在于,所述目标节点关联第一量化参数,所述第二音频帧关联的流式输入信息包括第二量化参数,所述第二音频帧关联的流式输入信息为所述目标语音识别模型基于所述第一音频帧关联的非流式输入信息和所述第一音频帧关联的流式输入信息输出的;
所述生成方法还包括:
在所述目标语音识别模型输出所述第二音频帧关联的流式输入信息之后,通过所述第二量化参数更新所述第一量化参数。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的语音识别模型的生成方法,其特征在于,所述获取第一语音识别模型,包括:
获取预设语音识别模型;
对所述预设语音识别模型进行量化训练处理,得到所述第一语音识别模型。
6.一种语音识别方法,其特征在于,包括:
获取待识别音频;
通过目标语音识别模型识别所述待识别音频对应的语音信息,其中,所述目标语音识别模型为通过如权利要求1至5中任一项所述的语音识别模型的生成方法生成得到的。
7.一种语音识别模型的生成装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取第一语音识别模型,其中,所述第一语音识别模型为非流式语音识别模型,且所述第一语音识别模型为通过量化训练得到的;
处理模块,用于对所述第一语音识别模型进行转化处理,得到目标语音识别模型,所述目标语音识别模型为流式语音识别模型。
8.一种语音识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待识别音频;
识别模块,用于通过目标语音识别模型识别所述待识别音频对应的语音信息,其中,所述目标语音识别模型为通过如权利要求1至5中任一项所述的语音识别模型的生成方法生成得到的。
9.一种可读存储介质,其上存储有程序或指令,其特征在于,所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的语音识别模型的生成方法的步骤;和/或
如权利要求6所述的语音识别方法的步骤。
10.一种计算机程序产品,所述计算机程序产品被存储在存储介质中,其特征在于,所述计算机程序产品被至少一个处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的语音识别模型的生成方法的步骤;和/或
如权利要求6所述的语音识别方法的步骤。
11.一种芯片,其特征在于,所述芯片包括处理器和通信接口,所述通信接口和所述处理器耦合,所述处理器用于运行程序或指令以实现如权利要求1至5中任一项所述的语音识别模型的生成方法的步骤;和/或
如权利要求6所述的语音识别方法的步骤。
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