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[发明专利]基于检测错误加权编辑距离的语音关键词样本筛选方法-CN202110938700.5有效
发明人：贺前华;严海康;兰小添;郑若伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于检测错误加权编辑距离的语音关键词样本筛选方法，利用语音关键词识别模型训练过程中的输出信息，通过对样本关键词的检测错误进行加权，从而对解码序列与标签序列的编辑距离进行修订，使得重要样本可以得到更大的关注，从而筛选出不合格的语音关键词样本。本发明大大降低了人工审核所有样本的工作量，提升了筛选的效率。为语料库的清洗，构建一个高质量的语音数据集提供了一个有效的方案，减少了低资源小语种语料库建设的难度，同时也为深度神经网络提供了质量更高的语音关键词样本，推动低资源语种相关语音技术的研究发展。
基于检测错误加权编辑距离语音关键词样本筛选方法

[发明专利]一种高效语音关键词检测器训练样本使用方法-CN202110937477.2有效
发明人：贺前华;兰小添;田颖慧;郑若伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效语音关键词检测器训练样本使用方法，包括：使用全部样本训练检测器n轮；在第k轮训练的准备阶段，基于第k‑1轮训练所得检测器Dk‑1，获取样本的目标评分S(T)和竞争者评分S(C)，构建样本参与第k轮训练的概率；根据样本参与训练的概率，挑选出第k轮所使用的样本集Zk；第k轮使用Zk进行训练，获得新的检测器Dk，重复上述获取样本参与训练的概率、挑选样本和训练的过程，直至模型收敛或训练轮次大于预设值，结束训练。本发明通过挑选能对模型训练提供更多区分性信息的样本进行训练，使训练更加关注重要的样本，在提升系统性能的同时，提升训练效率；而且可缓解关键词检测训练中类样本不平衡问题；方法简单、高效，有广阔的应用前景。
一种高效语音关键词检测器训练样本使用方法

[发明专利]一种基于运动轨迹和区分性信息的语音关键词检测方法-CN202111460052.3在审
发明人：贺前华;田颖慧;兰小添;危卓 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动轨迹和区分性信息的语音关键词检测方法，该方法步骤包括：构建关键词特征空间运动轨迹；针对关键词声学相近词对比构建关键词局部区分性信息；利用待检测音段特征空间分布与关键词特征空间分布知识的相似性预选可能的关键词子集，同时检测待检测音段音节数与关键词音节数是否匹配，利用待检测音段特征空间运动轨迹与预选关键词子集中每个词的特征空间运动轨迹相似度选出最可能的关键词，有声学相似竞争者时利用其局部区分性信息甄别确定最后检测结果，本发明利用关键词时序信息和局部区分性信息有效提高在训练数据较少时的关键词检出性能，对音频样本基于音节切分算法划分匹配段使得匹配段语义信息完整，有利于关键词的检出。
一种基于运动轨迹区分信息语音关键词检测方法