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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明涉及人工智能算法技术领域，特别涉及一种基于Conformer的流式语音识别中多尺度融合卷积系统。本发明提供的多尺度融合卷积系统包括第一前馈神经网络模块、编码器注意力模块、多尺度卷积模块以及第二前馈神经网络模块，其中多尺度卷积模块包括并行设置的第一卷积组件和第二卷积组件，第一卷积组件和第二卷积组件设置有不同尺寸的卷积核，用于提取不同的视野特征、获取不同尺度的信息以平衡字错率和延迟。卷积融合组件采用卷积融合模型或系数融合模型，对两个不同尺寸的卷积核获取的不同通道特征信息进行融合。还通过在不同尺寸卷积核的每个元素之间插入空白，以减少计算参量，提升流式语音识别的准确率。
主权项：1.一种基于Conformer的流式语音识别中多尺度融合卷积系统，包括依次连接的第一前馈神经网络模块、编码器注意力模块、多尺度卷积模块以及第二前馈神经网络模块，其特征在于，所述多尺度卷积模块包括第一卷积组件、第二卷积组件以及卷积融合组件；所述第一卷积组件和所述第二卷积组件并行设置，所述编码器注意力模块、并行设置的所述第一卷积组件和所述第二卷积组件、所述卷积融合组件以及所述第二前馈神经网络模块依次连接设置；所述第一卷积组件和所述第二卷积组件设置有不同尺寸的卷积核，用于提取不同的视野特征、获取不同尺度的信息以平衡字错率和延迟。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 基于Conformer的流式语音识别中多尺度融合卷积系统
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