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[发明专利]一种机器翻译模型训练方法及系统-CN202310365140.8在审
发明人：姚俊成;曹骥 -专利权人： 北京大牛儿科技发展有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明提供一种机器翻译模型训练方法及系统，方法包括：将每句平行语料句对编码为数字序列对；组建设计翻译模型；根据子词嵌入向量，计算得到每个词的混合嵌入向量；输入源语言混合嵌入向量序列至编码器模块，以得到编码隐变量序列；利用编码器模块处理编码隐变量序列，以得到目标语言预测混合嵌入向量序列；计算目标语言预测混合嵌入向量序列的每个词嵌入；结合编码器解码器注意力和嵌入编码产生词特征，以构造注意力转移矩阵，计算转移概率以及当前转移路径概率；对解码路径概率与各位置产生正确词概率取积，对各路径求和，最大化处理得到优化目标。本发明解决了现有技术中翻译效率受服务器制约、翻译质量差、漏译和过译的技术问题。
一种机器翻译模型训练方法系统

[发明专利]一种弱监督语音识别模型训练方法及装置-CN202010386227.X有效
发明人：曹骥;晋博琛;郑岩 -专利权人： 北京大牛儿科技发展有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种弱监督语音识别模型训练方法及装置，方法包括：预先利用文本语料库分别训练Continuous Bag‑of‑Words和Skip‑gram模型；从文本语料库中选择一个原始文本得到对应的合成音频；将合成音频作为当前音频；将当前音频输入到当前语音识别模型中，得到识别文本；计算原始文本的总词向量与识别文本的总词向量之间的相似度；判断相似度是否小于预设阈值；若否，通过误差反向传播，优化当前语音合成模型的模型参数以及当前语音识别模型的模型参数，并循环迭代，直至相似度小于预设阈值；若是，结束迭代，将若干个优化后的语音识别模型的模型参数的平均值作为目标语音识别模型的模型参数。应用本发明实施例，可以降低成本。
一种监督语音识别模型训练方法装置

[发明专利]一种语音合成的方法及装置-CN201911095106.3有效
发明人：晋博琛;郑岩 -专利权人： 北京大牛儿科技发展有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音合成的方法及装置，所述方法包括：获取预训练的字符向量矩阵；获取待训练的字符向量矩阵；将预训练的字符向量矩阵与待训练的字符向量矩阵相拼接；通过多层一维卷积层，对整体句子矩阵进行编码，获得编码矩阵；通过一层双向递归神经网络，对编码矩阵继续编码，获得再编码矩阵；将再编码矩阵通过一个全连接层进行发音长度预测，获得长度预测矩阵；再通过一个全连接层对长度预测矩阵进行重采样，获得重采样矩阵；将重采样矩阵通过多层一维卷积层进行解码，再通过一层双向递归神经网络进行再解码，得到再解码矩阵，将再解码矩阵映射到预设的位宽数值范围内，得到输出波形；本发明的优点在于：模型收敛快，稳定性较强。
一种语音合成方法装置

[发明专利]一种语音识别方法及装置-CN201910476451.5在审
发明人：晋博琛;刘永鑫 -专利权人： 北京大牛儿科技发展有限公司
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音识别方法及装置，所述方法包括：1)、对待识别语音信号进行梅尔频率倒谱处理，得到梅尔频率特征序列；2)、使用预先训练的卷积神经网络对梅尔频率特征序列进行识别处理，得到语音特征序列；3)、针对语音特征序列中的当前语音特征，使用预先训练的递归神经网络根据当前时刻的递归神经网络隐态值和上一时刻的递归神经网络隐态对语音特征序列进行编码处理，得到识别结果；4)、将当前语音特征的下一语音特征作为当前语音特征，并返回执行步骤3)，直至语音特征序列都被遍历，将所有的识别的集合作为目标识别结果。应用本发明实施例，实现了语音的流式识别。
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