[发明专利]一种基于统一表征的关键词检索方法有效
| 申请号： | 201910992852.6 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110738987B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 张卫强 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G10L15/08 | 分类号： | G10L15/08;G10L15/02;G10L15/26;G10L19/00;G10L19/038;G10L25/30;G06F16/68 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于语音信号处理技术领域，尤其涉及一种基于统一表征的关键词检索方法，包括：采用大量语音数据训练带有瓶颈层的神经网络语音自编码器得到声学表征矢量提取器；采用大量文本数据训练带有瓶颈层的神经网络文本自编码器得到语言表征矢量提取器；采用大量语音数据片段和对应的文本数据片段分别提取对应的声学表征矢量和语言表征矢量用于训练统一矢量提取器；通过语言表征矢量提取器和统一矢量提取器得到文本关键词的查询矢量；通过声学表征矢量提取器和统一矢量提取器得到语音关键词的查询矢量；对于待查询语音，分段依次通过声学表征矢量提取器和统一矢量提取器得到多个索引矢量并计算与查询矢量的距离，若小于预设门限即认为命中查询词。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统一 表征 关键词 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于统一表征的关键词检索方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：采用大量语音数据训练带有瓶颈层的神经网络语音自编码器；/n步骤2：将神经网络语音自编码器的瓶颈层作为输出层，得到声学表征矢量提取器；/n步骤3：采用大量文本数据训练带有瓶颈层的神经网络文本自编码器；/n步骤4：将神经网络文本自编码器的瓶颈层作为输出层，得到语言表征矢量提取器；/n步骤5：采用大量语音数据片段和对应的文本数据片段分别经过声学表征矢量提取器和语言表征矢量提取器后提取对应的声学表征矢量和语言表征矢量用于训练统一矢量提取器；/n步骤6：若用户查询输入的是文本关键词，则依次通过语言表征矢量提取器和统一矢量提取器得到查询矢量；若用户查询输入的是语音关键词，则依次通过声学表征矢量提取器和统一矢量提取器得到查询矢量；/n步骤7：对于待查询语音，分段依次通过声学表征矢量提取器和统一矢量提取器得到多个索引矢量，并计算每个索引矢量与查询矢量的距离，若小于预设门限，即认为命中查询词。/n
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