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申请/专利权人：北京有竹居网络技术有限公司

摘要：本申请提供了一种模型训练方法、语音到语音翻译方法、装置及介质，该方法包括：获取语音识别样本和真实的语音到语音翻译样本；根据语音识别样本生成伪标注的语音到语音翻译样本；根据伪标注的语音到语音翻译样本和真实的语音到语音翻译样本训练语音到语音翻译模型。从而可以提高模型训练精度。

主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取语音识别样本和真实的语音到语音翻译样本；根据所述语音识别样本生成伪标注的语音到语音翻译样本；根据所述伪标注的语音到语音翻译样本和所述真实的语音到语音翻译样本训练语音到语音翻译模型；其中，所述伪标注的语音到语音翻译样本和所述真实的语音到语音翻译样本包括：源语言语音特征和实际的目标语言语音特征；所述语音到语音翻译模型包括：编码器模块、第一注意力模块和第一解码器模块，所述编码器模块包括：卷积神经网络子模块和第一转换器模块，所述第一解码器模块包括：前处理网络、第二转换器模块和后处理网络；所述卷积神经网络子模块用于获取所述源语言语音特征，并对所述源语言语音特征进行处理，得到所述源语言语音特征对应的第二隐藏状态表示；所述第一转换器模块用于获取所述第二隐藏状态表示，并对所述第二隐藏状态表示进行处理，得到多组第一隐藏状态表示；所述第一注意力模块用于获取所述多组第一隐藏状态表示中的一组第一隐藏状态表示以及所述前处理网络输出的各个时间步对应的第一向量，并对该组第一隐藏状态表示和各个时间步对应的第一向量进行处理，得到各个时间步对应的第一注意力表示；所述前处理网络用于获取各个时间步对应的第二向量，并对各个时间步对应的第二向量进行处理，得到各个时间步对应的第一向量，将各个时间步对应的第一向量输出给所述第一注意力模块，其中，第i+1个时间步对应的第二向量为第i个时间步上的实际的目标语言语音特征，i＝1，2……M，M是总共的时间步数；所述第二转换器模块用于获取各个时间步对应的第一注意力表示，并对各个时间步对应的第一注意力表示进行处理，得到各个时间步上的预测的目标语言语音特征；所述后处理网络用于对各个时间步上的预测的目标语言语音特征进行处理，得到所述源语言语音特征对应的预测的目标语言语音特征。

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