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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种基于序列建模的流式语音识别方法，从持续的语音流中收集不同种类的语音数据；利用语音数据进行序列建模训练，以构建一个能够处理序列数据和捕捉长距离依赖的语音识别模型。在此过程中，动态监控并调度计算资源，确保模型训练和数据处理的资源需求得到满足，从而优化整体运行效率。当引入新种类的语音数据时，通过序列建模技术，构建先前语音数据与新类别语音数据之间的映射关系。在更新和优化模型的阶段，再次评估并调整资源分配。本发明解决了在实时语音流中新旧语音数据持续变化的挑战，并克服了仅依靠现有模型与新收集语音数据构建新模型的限制，减少了实施过程中的资源消耗，提高了系统的适应性和灵活性。
主权项：1.一种基于序列建模的流式语音识别方法，其特征在于，包括声音数据采集步骤、序列建模步骤以及语音识别测试步骤；首先，从持续的语音流中收集不同种类的语音数据，包括语音特征数据及其对应的文本标记数据；接着，利用当前收集到的语音数据种类进行序列建模训练，以构建一个语音识别模型，在此过程中，系统动态监控并调度计算资源，确保模型训练和数据处理的资源需求得到满足；当引入新种类的语音数据时，通过序列建模技术，构建先前语音数据与新类别语音数据之间的映射关系，从而利用已有的模型；在更新和优化模型的阶段，系统再次评估并调整资源分配，以支持更复杂的计算任务，确保模型更新过程中的高效性和响应速度；最后，通过新收集到的语音数据不断更新和优化现有模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于序列建模的流式语音识别方法
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