申请/专利权人:南京航空航天大学
申请日:2019-06-25
公开(公告)日:2020-12-25
公开(公告)号:CN112133292A
主分类号:G10L15/06(20130101)
分类号:G10L15/06(20130101);G10L15/16(20060101);G10L15/183(20130101);G10L15/26(20060101)
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2021.01.12#实质审查的生效;2020.12.25#公开
摘要:本发明公开一种针对民航陆空通话领域的端到端自动语音识别方法。其中端到端的语音识别方法包括:以端到端模型为声学模型的语音识别的方法;端到端模型的训练方法;基于端到端模型的语音识别方法在民航陆空通话领域的应用。其中端到端模型的训练方法包括:基于最大相关互信息为目标函数的端到端模型训练方法、训练过程中免词格训练方法、特殊的端到端神经网络结构。此外公开了深度学习中的端到端模型在民航陆空通话领域中特殊的数据处理、训练方法以及特殊的应用方法。发明的端到端模型的训练相比于常规的模型需要的时间、样本、机器的性能都有较大的改善。并且在识别效果上相较于常规模型也有改进。
主权项:1.一种针对民航陆空通话领域的端到端自动语音识别方法,其特征在于利用端到端模型建立的适用于民航陆空通话的自动语音识别方法,所述语音识别方法包括:以端到端模型为声学模型进行语音识别;其中端到端模型的训练方法;基于端到端模型的语音识别方法在民航陆空通话领域的应用。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京航空航天大学 一种针对民航陆空通话领域的端到端的自动语音识别方法
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