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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明属于语音识别技术领域，更具体地，涉及一种基于原型的构音障碍语音识别方法。该方法包括以下步骤：S1、微调用于特征提取的HuBERT，在构音障碍语音识别任务上对预训练的自监督学习模型HuBERT进行微调，在微调阶段使用CTC损失和监督对比学习损失来有效地指导模型的训练，微调后的HuBERT用作特征提取器；S2、构建每个单词的原型；S3、基于原型的分类。本发明提供了一种快速有效的方法来提高对未见过的构音障碍说话人的语音识别。本发明将CTC损失与SCL损失相结合，以训练DSR模型，通过学习更好的特征表示来提高性能。
主权项：1.基于原型的构音障碍语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、微调用于特征提取的HuBERT，在构音障碍语音识别任务上对预训练的自监督学习模型HuBERT进行微调，在微调阶段使用连接主义时间分类损失函数和监督对比学习损失函数来有效地指导模型的训练，微调后的HuBERT用作特征提取器；S2、构建每个单词的原型；S3、基于原型的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 基于原型的构音障碍语音识别方法
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