[发明专利]声纹模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质有效
申请号: | 201710811983.0 | 申请日: | 2017-09-11 |
公开(公告)号: | CN107680600B | 公开(公告)日: | 2019-03-19 |
发明(设计)人: | 王健宗;郭卉;肖京 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G10L17/04 | 分类号: | G10L17/04;G10L17/14;G10L17/02 |
代理公司: | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人: | 谭果林 |
地址: | 518000 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开一种声纹模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质。该声学模型训练方法包括:采用至少两个业务场景下的训练语音数据进行通用背景模型训练,获取通用背景模型;采用所述通用背景模型对域内语音数据和域外语音数据分别进行特征提取,获取相应的域内声纹特征和域外声纹特征;基于所述域外声纹特征进行概率线性判别分析模型训练,获取域外概率线性判别分析模型;基于所述域内声纹特征对所述域外概率线性判别分析模型进行自适应训练,获取目标概率线性判别分析模型。该声纹模型训练方法克服了某些业务场景无法获得单人多通语音数据的问题,并保证目标概率线性判别分析模型的识别效果。 | ||
搜索关键词: | 线性判别分析 声纹特征 通用背景模型 声纹模型 语音数据 概率 业务场景 语音识别 自适应训练 获取目标 模型训练 目标概率 声学模型 特征提取 训练语音 多通 保证 | ||
【主权项】:
1.一种声纹模型训练方法,其特征在于,包括:采用至少两个业务场景下的训练语音数据进行通用背景模型训练,获取通用背景模型;采用所述通用背景模型对域内语音数据和域外语音数据分别进行特征提取,获取相应的域内声纹特征和域外声纹特征;基于所述域外声纹特征进行概率线性判别分析模型训练,获取域外概率线性判别分析模型;基于所述域内声纹特征对所述域外概率线性判别分析模型进行自适应训练,获取目标概率线性判别分析模型。
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