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龍圖騰網(wǎng)獲悉暗物智能科技(廣州)有限公司申請的專利尼日利亞皮軟語語音模型的訓練方法、識別方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114678007B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011553116.X，技術領域涉及：G10L15/00；該發(fā)明授權(quán)尼日利亞皮軟語語音模型的訓練方法、識別方法及裝置是由龔科;熊浩設計研發(fā)完成，并于2020-12-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本尼日利亞皮軟語語音模型的訓練方法、識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及語音識別技術領域，具體涉及尼日利亞皮軟語語音模型的訓練方法、識別方法及裝置，所述訓練方法包括獲取尼日利亞皮軟語音頻樣本及其對應的第一文本樣本；將所述尼日利亞皮軟語音頻樣本輸入尼利日亞皮軟語語音模型的卷積單元中得到音頻特征，并將所述音頻特征輸入全連接層中，得到第一預測文本；基于所述第一預測文本以及所述第一文本樣本，對所述卷積單元以及所述全連接層的參數(shù)進行調(diào)整，以確定尼日利亞皮軟語語音模型。由于全卷積網(wǎng)絡可以同時觀測音頻序列的歷史信息和未來信息，不需要額外的特征來記錄，所以網(wǎng)絡模型的參數(shù)也可以設計比較小，需要消耗的計算資源也能夠大大減少，能夠在移動終端上運行。

本發(fā)明授權(quán)尼日利亞皮軟語語音模型的訓練方法、識別方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種尼日利亞皮軟語語音模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取尼日利亞皮軟語音頻樣本及其對應的第一文本樣本； 將所述尼日利亞皮軟語音頻樣本輸入尼利日亞皮軟語語音模型的卷積單元中得到音頻特征，并將所述音頻特征輸入全連接層中，得到第一預測文本，包括：獲取英語音頻樣本及其對應的第二文本樣本； 基于所述英語音頻樣本與所述尼日利亞皮軟語音頻樣本及其對應的第二文本以及第一文本樣本，形成訓練數(shù)據(jù)集； 依次利用所述訓練數(shù)據(jù)集中的音頻樣本輸入所述卷積單元中，得到音頻特征； 將所述音頻特征輸入所述全連接層中，得到相應的第一預測文本； 基于所述第一預測文本以及所述第一文本樣本，對所述卷積單元以及所述全連接層的參數(shù)進行調(diào)整，以確定尼日利亞皮軟語語音模型； 所述尼日利亞皮軟語語音模型還包括與所述全連接層連接的語言模型，所述訓練方法還包括： 固定所述卷積單元以及所述全連接層的參數(shù)，并初始化所述語言模型的參數(shù)； 利用所述語言模型中的語言單元對所述全連接層輸出的預測文本進行字符概率統(tǒng)計； 基于所述字符概率統(tǒng)計的結(jié)果進行解碼，得到第二預測文本； 基于所述第二預測文本以及所述第一文本樣本，對所述語言模型的參數(shù)進行調(diào)整，確定所述尼日利亞皮軟語語音模型。

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