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申请/专利权人：京东科技控股股份有限公司
摘要：本发明实施例提供一种语音识别方法及装置，服务器获得待处理的语音信号后，利用预先部署的增量训练模型对该语音信号进行识别从而得到文本信息。由于增量训练模型是预先采用知识蒸馏的方式，仅利用少量新业务场景的样本对旧业务场景的ASR模型进行训练得到的，使得该增量训练模型既能够适用于新业务场景又能保留旧业务场景的语音信号的识别能力，解决了采用全量数据训练带来的时间成本以及深度迁移学习导致的泛化能力下降的问题。
主权项：1.一种语音识别方法，其特征在于，包括：获取待处理的语音信号，所述语音信号是新业务场景的语音信号；利用增量训练模型识别所述语音信号，以得到文本信息；其中，所述增量训练模型是利用针对所述新业务场景的样本，对针对旧业务场景的自动语音识别ASR模型进行知识蒸馏处理得到的，所述针对所述新业务场景的样本中包括对音频数据拼音标注的标注结果；在所述利用增量训练模型识别所述语音信号，以得到文本信息之前，还包括：根据所述ASR模型构建固定模型，所述固定模型和所述ASR模型的结构相同且参数也相同，所述固定模型的参数在训练过程中保持不变；将针对所述新业务场景的样本分别输入至所述ASR模型和所述固定模型，分别得到第一输出结果和第二输出结果；根据所述第一输出结果和所述第二输出结果构建知识蒸馏损失函数；根据针对所述新业务场景的样本和所述ASR模型，构建针对所述新业务场景的连接主义时间分类CTC损失函数；对所述知识蒸馏损失函数和所述CTC损失函数加权，确定所述增量训练模型的损失函数；利用针对所述新业务场景的样本对所述ASR模型进行训练使得所述ASR模型的损失函数的损失值最小，以得到所述增量训练模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 京东科技控股股份有限公司 语音识别方法及装置
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