[发明专利]一种基于词覆盖率的语音训练集最小化方法有效
| 申请号： | 202011040506.7 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112185359B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 李清安;付磊;邵鹏飞;张浩;薛春 | 申请（专利权）人： | 广州秉理科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G06N20/20;G06F18/22;G06F18/214 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 胡琦旖 |
| 地址： | 510530 广东省广州市广州高新技术产业开*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于语音识别技术领域，公开了一种基于词覆盖率的语音训练集最小化方法，遍历所有训练集文本获得词袋，并为每条文本生成对应的向量，计算当前未加入语料库的剩余文本对应的向量与当前的语料库的向量之间的相似度，得到区别程度信息，根据区别程度信息挑选出对语料库贡献最大的文本，最终得到最小化的语音训练集。本发明能够解决现有技术中通用ASR模型在专门领域性能显著下降、语音数据采集成本高昂的问题，能够用最少的数据得到最大的模型性能提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 覆盖率 语音 训练 最小化 方法 | ||
【主权项】：
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