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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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2 篇 出门问问信息科技...
2 篇 百果园技术有限公...
1 篇 江苏清微智能科技...
1 篇 现代自动车株式会...
1 篇 微软公司
1 篇 南京硅基智能科技...
1 篇 国家计算机网络与...
1 篇 南京航空航天大学
1 篇 中国科学院声学研...

作者

2 篇 唐浩雨
2 篇 钟利民
1 篇 胡红燕
1 篇 房圭燮
1 篇 a·帕斯科维西
1 篇 颜永红
1 篇 司马德一
1 篇 尹首一
1 篇 茅玥琪
1 篇 刘绍翰
1 篇 陆放
1 篇 徐及
1 篇 杨群
1 篇 孙修松
1 篇 欧阳鹏
1 篇 刘玲
1 篇 司马华鹏
1 篇 张震
1 篇 李文凤
1 篇 李鹏

语言

10 篇 中文

检索条件"主题词=通用声学模型"

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详细简洁

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声学模型处理方法、装置、设备和可读存储介质

声学模型处理方法、装置、设备和可读存储介质

引用

作者：唐浩雨新加坡巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A

本申请公开了一种声学模型处理方法、装置、设备和可读存储介质，属于互联网技术领域。该方法包括：获取多个样本音频数据，将样本音频数据分别输入原始声学模型和对应的专用声学模型，得到第一语音识别结果和第二语音识别结果，根据第... 详细信息

标准号: CN112786028B

本申请公开了一种声学模型处理方法、装置、设备和可读存储介质，属于互联网技术领域。该方法包括：获取多个样本音频数据，将样本音频数据分别输入原始声学模型和对应的专用声学模型，得到第一语音识别结果和第二语音识别结果，根据第一语音识别结果与第二语音识别结果之间的第一误差数据，以及样本标签和第一语音识别结果之间的第二误差数据对原始声学模型进行训练，得到通用声学模型。在声学模型的训练过程中，将不同音频场景对应的专用声学模型的识别结果作为模型的学习目标，可以使训练得到的声学模型能够对不同音频场景下的音频数据进行准确的识别，使声学模型具有比较高的泛化能力。

关键词：声学模型语音识别结果误差数据样本音频音频场景可读存储介质通用声学模型互联网技术学习目标训练过程音频数据样本标签申请

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领域自适应声学模型的训练方法

领域自适应声学模型的训练方法

引用

作者：钟利民 215123 江苏省苏州市工业园区星湖街328号创意产业园4-B404单元

本公开实施例提供了一种领域自适应声学模型的训练方法、装置、可读存储介质及计算设备，用于构建在指定领域具有优秀识别效果的声学模型。方法包括：获取多个指定领域的相近领域的语音数据和所述多个指定领域的相近领域的语音数据对应... 详细信息

标准号: CN110379415B

本公开实施例提供了一种领域自适应声学模型的训练方法、装置、可读存储介质及计算设备，用于构建在指定领域具有优秀识别效果的声学模型。方法包括：获取多个指定领域的相近领域的语音数据和所述多个指定领域的相近领域的语音数据对应的文本数据；根据所述多个指定领域的相近领域的语音数据和所述多个指定领域的相近领域的语音数据对应的文本数据对声学模型进行训练，得到通用声学模型；获取指定领域的语音数据和所述指定领域的语音数据对应的文本数据；根据所述指定领域的语音数据和所述指定领域的语音数据对应的文本数据，对所述通用声学模型进行训练，得到领域自适应声学模型。

关键词：语音数据声学模型文本数据相近领域通用声学模型自适应可读存储介质计算设备构建

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一种低功耗的自定义唤醒词语音识别系统及方法

一种低功耗的自定义唤醒词语音识别系统及方法

引用

作者：刘玲欧阳鹏尹首一 211100 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园8号楼3层

本发明公开一种低功耗的自定义唤醒词语音识别系统及方法，属于自定义语音唤醒识别技术领域。包括：语音数据采集模块、声学特征提取模块、唤醒词检测模块、自定义唤醒词模块、预置字典模块、发音字典生成器、字典生成器、语言模型生成... 详细信息

标准号: CN112331189A

本发明公开一种低功耗的自定义唤醒词语音识别系统及方法，属于自定义语音唤醒识别技术领域。包括：语音数据采集模块、声学特征提取模块、唤醒词检测模块、自定义唤醒词模块、预置字典模块、发音字典生成器、字典生成器、语言模型生成器、解码图生成器、深度学习模型、通用声学模型和解码器。当设备需要自定义唤醒词时，通过自定义唤醒词模块接收唤醒词后输出自定义唤醒词表，通过解码图生成器生成静态解码图，通过解码器将静态解码图和通用声学模型解码判断是否含有激活词。本发明解决了现有技术中唤醒词需要海量的数据作为训练数据，且无法满足用户个性化需求的问题。

关键词：唤醒自定义生成器通用声学模型解码器静态解码解码图语言模型生成器词表声学特征提取语音识别系统语音数据采集个性化需求发音字典检测模块模块接收设备需要训练数据字典模块解码低功耗预置字典语音激活输出学习

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声学模型处理方法、装置、设备和可读存储介质

声学模型处理方法、装置、设备和可读存储介质

引用

作者：唐浩雨新加坡巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A

标准号: CN112786028A

关键词：声学模型语音识别结果误差数据样本音频音频场景可读存储介质通用声学模型互联网技术学习目标训练过程音频数据样本标签申请

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语音识别装置和语音识别方法

语音识别装置和语音识别方法

引用

作者：房圭燮李昌宪韩国首尔

本公开涉及语音识别装置和语音识别方法。一种语音识别装置，包括：收集器，从基于语音的装置收集第一说话者的语音数据；第一存储器，累积第一说话者的语音数据；学习器，学习累积在第一存储器中的第一说话者的语音数据并且基于所学习... 详细信息

标准号: CN105529026B

本公开涉及语音识别装置和语音识别方法。一种语音识别装置，包括：收集器，从基于语音的装置收集第一说话者的语音数据；第一存储器，累积第一说话者的语音数据；学习器，学习累积在第一存储器中的第一说话者的语音数据并且基于所学习的知语音数据生成第一说话者的个人声学模型；第二存储器，存储通用声学模型和第一说话者的个人声学模型；特征向量提取器，当从第一说话者接收到语音识别请求时，该特征向量提取器从第一说话者的语音数据提取特征向量；以及语音识别器，基于第一说话者的语音数据的累积量来选择通用声学模型和第一说话者的个人声学模型中的任一个并且使用所提取的特征向量和所选择的声学模型来识别语音命令。

关键词：说话语音数据声学模型特征向量提取通用声学模型语音识别装置存储器特征向量语音识别请求语音数据提取第二存储器语音识别器语音命令语音识别累积量收集器学习器存储语音学习

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一种处理获取人声数据的方法

一种处理获取人声数据的方法

引用

作者：司马华鹏胡红燕陆放茅玥琪司马德一 210000 江苏省南京市雨花台区软件大道66号华通科技园602室

本发明公开了一种处理获取人声数据的方法，包括以下步骤，获取移动终端的收集器采集的声音信号；从基于语音的装置收集取样数据的语音数据；将通用声学模型和所述取样数据的个人声学模型存储在第二存储器中，第二储存器连接有音色转换... 详细信息

标准号: CN111326141A

本发明公开了一种处理获取人声数据的方法，包括以下步骤，获取移动终端的收集器采集的声音信号；从基于语音的装置收集取样数据的语音数据；将通用声学模型和所述取样数据的个人声学模型存储在第二存储器中，第二储存器连接有音色转换单元，将取样数据的音色转换成其他需要的音色，该音色选取数据库，数据库储存在第二储存器中；当从所述取样数据接收到语音识别请求时，从所述取样数据的语音数据提取特征向量；基于所述取样数据的语音数据的累积量来选择所述通用声学模型和所述取样数据的个人声学模型中的任一个；以及使用所提取的特征向量和所选择的声学模型识别语音命令。本发明设计巧妙，方法合理，可以合理处理人声，适合推广使用。

关键词：取样数据声学模型通用声学模型特征向量音色转换语音数据音色数据库语音识别请求语音数据提取储存器连接第二存储器移动终端语音命令储存器累积量收集器存储语音采集储存

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一种针对民航陆空通话领域的基于迁移学习的语音识别方法

一种针对民航陆空通话领域的基于迁移学习的语音识别方法

引用

作者：杨群孙修松刘绍翰 211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号

本发明公开一种针对民航陆空通话领域的基于迁移学习的语音识别方法。方法包括：收集通用数据集和迁移数据集并做数据处理；初始化神经网络，采用时延神经网络‑隐马尔可夫模型作为声学训练模型；使用通用数据集进行语音识别训练，得到... 详细信息

标准号: CN112133290A

本发明公开一种针对民航陆空通话领域的基于迁移学习的语音识别方法。方法包括：收集通用数据集和迁移数据集并做数据处理；初始化神经网络，采用时延神经网络‑隐马尔可夫模型作为声学训练模型；使用通用数据集进行语音识别训练，得到中文语音识别通用声学模型；对所述迁移数据集在通用中文语音识别模型上进行训练并调整参数，得到民航陆空通话领域中文语音识别声学模型；扩充民航领域文本语料，生成语言模型。发明的基于迁移学习的方法能有效利用该领域外的数据，相较于普通声学模型识别效果有很大提高。采用本发明的方法能够解决民航陆空通话领域中文语料不足的问题，提高民航陆空通话的准确性。

关键词：陆空语音识别民航迁移通话声学模型通用数据中文语音数据集语料隐马尔可夫模型时延神经网络通用声学模型调整参数领域文本神经网络通用中文训练模型语言模型数据处理初始化声学学习中文

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领域自适应声学模型的训练方法

领域自适应声学模型的训练方法

引用

作者：钟利民 215123 江苏省苏州市工业园区星湖街328号创意产业园4-B404单元

标准号: CN110379415A

关键词：语音数据声学模型文本数据相近领域通用声学模型自适应可读存储介质计算设备构建

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一种全音素框架下的通用语音唤醒识别方法及系统

一种全音素框架下的通用语音唤醒识别方法及系统

引用

作者：徐及张震李文凤李鹏颜永红 100190 北京市海淀区北四环西路21号

本发明公开了一种全音素框架下的通用语音唤醒识别方法及系统，所述方法包括：首先训练深度神经网络声学模型，根据唤醒词修改词典，构造基于filler的解码网络，并根据训练样本训练支持向量机分类器；对输入语音进行预处理，将处理后的... 详细信息

标准号: CN108281137A

本发明公开了一种全音素框架下的通用语音唤醒识别方法及系统，所述方法包括：首先训练深度神经网络声学模型，根据唤醒词修改词典，构造基于filler的解码网络，并根据训练样本训练支持向量机分类器；对输入语音进行预处理，将处理后的语音特征输入解码网络进行解码，根据深度神经网络声学模型计算声学得分，得到解码结果；将识别成功的解码结果的统计量输入支持向量机分类器进行分类，得到最终的识别结果。本发明的方法对全部无调音素扩展得到的三音子状态进行建模得到的是通用声学模型，解码过程中限制解码路径，可以提高唤醒性能，同时结合后期处理部分通过对每条路径上音素后验概率等多维统计量进行分析，消除虚警率升高的隐患。

关键词：音素解码结果神经网络声学模型唤醒支持向量机分类器预处理通用声学模型向量机分类器解码多维统计后期处理后验概率解码过程解码路径解码网络输入解码输入语音输入支持通用语音训练样本语音特征三音子统计量虚警率声学建模升高分类分析网络成功

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基于话音特征自动标识电话呼叫者

基于话音特征自动标识电话呼叫者

引用

作者： A·帕斯科维西美国华盛顿州

本发明提供对呼叫者进行标识的一种方法和装置。从所述呼叫者接收话音输入，并将所述话音输入的特征应用到多个声学模型，以得到多个对应的声学得分，其中，所述多个声学模型包括一通用声学模型和任何先前被标识的呼叫者的声学模型。基... 详细信息

标准号: CN1655235B

本发明提供对呼叫者进行标识的一种方法和装置。从所述呼叫者接收话音输入，并将所述话音输入的特征应用到多个声学模型，以得到多个对应的声学得分，其中，所述多个声学模型包括一通用声学模型和任何先前被标识的呼叫者的声学模型。基于所述多个声学得分，所述呼叫者被标识为先前被标识的呼叫者之一或新的呼叫者。如果呼叫者被标识为新的呼叫者，就为所述新的呼叫者生成一新的声学模型，它对所述新的呼叫者是专用的。

关键词：呼叫声学模型声学得分话音通用声学模型

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