[发明专利]基于前向神经网络语言模型的汉语语音关键词检索方法有效
| 申请号： | 201510906166.4 | 申请日： | 2015-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN106856092B | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 张鹏远;王旭阳;潘接林;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16 |
| 代理公司： | 11472 北京方安思达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王宇杨;杨青<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 100190北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于前向神经网络语言模型的汉语语音关键词检索方法，所述方法包括：步骤1)将包含历史词的输入样本和目标词输入前向神经网络模型，对于每个目标词wi，加入概率分布为q(wi)的若干个噪声词，并将最后一个隐藏层的激活输出传至目标词和这些噪声词所在节点处，由此根据目标函数计算各层之间的转换矩阵；计算输出层的输出与目标词的误差，更新各转换矩阵直至前向神经网络模型训练完毕；步骤2)利用前向神经网络模型计算输入词历史的目标词概率；步骤3)将目标词概率用于解码器中，通过解码器对语音解码得到多候选识别结果的词图，再将词图转为混淆网络并生成逆序索引；在逆序索引中检索关键词，返回命中关键词及其出现的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 语言 模型 汉语 语音 关键词 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.基于前向神经网络语言模型的汉语语音关键词检索方法，所述方法包括：/n步骤1)将包含历史词的输入样本和目标词输入前向神经网络模型，对于每个目标词wi，加入概率分布为q(wi)的若干个噪声词，并将最后一个隐藏层的激活输出传至目标词和这些噪声词所在节点处，由此根据训练的目标函数计算各层之间的转换矩阵；计算输出层的输出与目标词的误差，将误差通过网络回传，更新各转换矩阵，直至前向神经网络模型训练完毕；/n步骤2)利用步骤1)得到的前向神经网络模型计算输入词历史的目标词概率；/n步骤3)将前向神经网络语言模型计算得到的目标词概率用于解码器中，通过解码器对语音解码得到多候选识别结果的词图，再将词图转为混淆网络并生成逆序索引；在检索阶段，根据关键词列表在逆序索引中检索关键词，返回命中关键词及其出现的时间。/n
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