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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
摘要：本申请公开了一种语种识别方法，包括：获取待识别音频数据；获取与所述待识别音频数据对应的音素特征信息；获取与所述音素特征信息对应的目标嵌入式向量表示信息，其中，所述目标嵌入式向量表示信息是对所述音素特征信息进行嵌入式向量表示后获得的信息；根据所述目标嵌入式向量表示信息，获得目标语种，其中，所述目标语种信息用于表示所述待识别音频数据对应的语种类别。所述方法通过获取与待识别音频数据对应的、用于表征待识别音频数据的发音分布的音素特征信息，并通过对提取的音素特征信息进行嵌入式向量表示，可以更准确、快速的识别出待识别音频数据对应的语种类别。
主权项：1.一种语种识别方法，其特征在于，包括：获取待识别音频数据；获取与所述待识别音频数据对应的音素特征信息；获取与所述音素特征信息对应的目标嵌入式向量表示信息，其中，所述目标嵌入式向量表示信息是对所述音素特征信息进行嵌入式向量表示后获得的信息；根据所述目标嵌入式向量表示信息，获得目标语种信息，其中，所述目标语种信息用于表示所述待识别音频数据对应的语种类别；其中，所述获取与所述音素特征信息对应的目标嵌入式向量表示信息，包括：将所述音素特征信息输入到目标嵌入式向量表示模型中，获取所述目标嵌入式向量表示信息，其中，所述目标嵌入式向量表示模型为根据与至少一个语种对应的样本音频数据对应的样本音素特征信息和所述样本音频数据对应的语种标注信息获得的；其中，根据所述样本音素特征信息和所述语种标注信息，获得所述目标嵌入式向量表示模型包括：根据所述样本音素特征信息和所述语种标注信息，调整待训练模型的参数，获得满足预设收敛条件的优化模型；将所述优化模型中用于根据样本嵌入式向量表示信息，预测语种数量的网络结构层删除，获得所述目标嵌入式向量表示模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阿里巴巴集团控股有限公司 一种语种识别方法及装置
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