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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及基于预训练模型与序列建模的音素分割方法及系统，属于自然语言处理技术领域。本发明提出一种音素分割方法，通过预训练模型提取原始音频序列中的声学特征并进一步增强上下文表征，以捕捉音频序列中的长期依赖关系，利用序列建模学习音频序列中的标签依赖关系，解码选择概率最高的标签序列作为最终输出。本发明包括相应的系统模块，用于执行上述方法。实验结果表明，在同等数据集上，该方法相比现有方法有着更好的分割性能。
主权项：1.基于预训练模型与序列建模的音素分割方法，其特征在于：所述方法包括如下：步骤1、对原始音频序列进行特征提取，得到声学特征序列；步骤2、将提取的声学特征序列进行上下文表征增强处理；步骤3、通过线性变换将每个时间步的上下文表征转化为音素边界标签概率；步骤4、利用标签概率和标签之间的转移概率进行序列建模，通过最大化真实标签序列的概率来优化模型参数；步骤5、通过维特比算法进行解码，选择概率最高的标签序列作为输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于预训练模型与序列建模的音素分割方法及系统
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