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申请/专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
摘要：本公开是关于一种语音识别模型训练方法、语音识别方法、语音识别模型训练装置、语音识别装置及电子设备。该语音识别模型训练方法包括：基于预先确定的多通道训练数据对预设的神经网络模型进行训练，得到第一模型；基于第一模型确定出与实际场景匹配的多通道仿真数据；基于多通道训练数据以及与实际场景匹配的多通道仿真数据训练第一模型得到第二模型。本申请中采用单通道训练数据扩增多通道仿真数据的方式来增加训练数据，选取与实际场景匹配的仿真数据作为训练第二模型的训练数据。如此不仅解决了多通道训练数据不足的问题，同时优化了多通道仿真数据使得用于训练的多通道仿真数据与语音识别的实际场景更加匹配，提高训练模型的语言识别性能。
主权项：1.一种语音识别模型训练方法，其特征在于，包括：基于预先确定的多通道训练数据对预设的神经网络模型进行训练，得到第一模型，其中，所述多通道训练数据基于语音识别的实际场景确定，所述多通道训练数据至少包括文本标签以及与所述文本标签对应的多个语音数据，一个所述语音数据对应输入所述神经网络模型的一个输入通道；基于所述第一模型，在获取的多通道仿真数据中确定出与所述实际场景匹配的所述多通道仿真数据，其中所述多通道仿真数据由预先确定的单通道训练数据仿真得到，其中所述单通道训练数据至少包括与所述多通道训练数据相同的文本标签以及与所述文本标签对应的一个语音数据，所述多通道仿真数据的多个语音数据由所述单通道训练数据的语音数据仿真得到；基于所述多通道训练数据以及所述与所述实际场景匹配的多通道仿真数据，训练所述第一模型，得到第二模型。
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权利要求：
百度查询： 北京小米移动软件有限公司 北京小米松果电子有限公司 语音识别模型训练方法、语言识别方法及电子设备
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