[发明专利]基于设备工作状态切换的多神经网络模型语音识别方法在审
| 申请号： | 201810705470.6 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110738983A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 何云鹏 | 申请（专利权）人： | 成都启英泰伦科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610041 四川省成都市高新*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 基于设备工作状态切换的多神经网络模型语音识别方法,包括专用神经网络模型训练过程，所述专用神经网络模型训练过程针对设备的特定工作状态进行训练；所述识别方法还包括识别装置的工作状态检测步骤和语音识别步骤，语音识别步骤中根据检测步骤的结果选择不同的神经网络模型。本发明在设备的不同工作状态下，导入其对应的不同的神经网模型参数进行计算，在关机状态或设备噪声不强的情况下采用通用网络模型，在其他工作状态下采用该状态适应的神经网络模型进行识别过程计算，大幅提升了终端语音识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 语音识别 模型训练过程 专用神经网络 工作状态检测 设备工作状态 通用网络模型 神经网模型 关机状态 过程计算 结果选择 设备噪声 识别性能 识别装置 终端语音 检测 | ||
【主权项】：
1.基于设备工作状态切换的多神经网络模型语音识别方法,其特征在于，包括专用神经网络模型训练过程，所述专用神经网络模型训练过程针对设备的特定工作状态进行训练；所述识别方法还包括识别装置的工作状态检测步骤和语音识别步骤，语音识别步骤中根据检测步骤的结果选择不同的神经网络模型。/n
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