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申请/专利权人：深圳市贝铂智能科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于生成式学习模型的多语言语音识别方法以及系统，包括：对多语言语音数据进行特征提取，得到高维特征向量；输入到目标编码模型中进行深度编码处理，得到编码向量；目标编码模型为预先训练好的生成式学习模型；基于动态规划算法和注意力机制，对编码向量进行解码处理，得到对应的多语言文本序列，作为多语言语音识别结果；其中，生成式学习模型包含多个神经网络层，各层神经网络层之间构建了跨层跳跃连接；每个神经网络层包括三维卷积核以及融合模块，三维卷积核为并行的时间卷积核、频率卷积核以及语义关联卷积核。在本发明中，全面捕捉时间、频率和语义多维度关键信息，克服当前多语言语音识别技术识别不准确的缺陷。
主权项：1.一种基于生成式学习模型的多语言语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对采集到的多语言语音数据进行特征提取，得到具有语音信息特征的高维特征向量；将所述高维特征向量输入到目标编码模型中进行深度编码处理，得到编码向量；所述目标编码模型为预先训练好的生成式学习模型；基于动态规划算法和注意力机制，对所述编码向量进行解码处理，得到对应的多语言文本序列，作为多语言语音识别结果；其中，所述生成式学习模型包含多个神经网络层，各层神经网络层之间构建了跨层跳跃连接；每个神经网络层包括三维卷积核以及融合模块，所述三维卷积核为并行的时间卷积核、频率卷积核以及语义关联卷积核；在每一次卷积运算中，三种卷积核同时对输入的数据进行处理，并通过所述融合模块将三种卷积核处理得到的特征信息进行动态融合；融合模块依据各卷积核处理结果的重要性，自动学习并调整融合权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市贝铂智能科技有限公司 基于生成式学习模型的多语言语音识别方法以及系统
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