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摘要：本发明公开了一种基于模态迁移学习的超声舌静默语音识别方法，涉及语音信息处理技术领域，本发明提出了一个多阶段、多模态的建模管道，用于SSR的两个主要挑战，即有限的数据集和易混淆的静默信号。引入了四个步骤过程来避免过度拟合和两个额外的模块来提取多模态信息。基于联合训练策略，提出了模态偏好学习MPL，通过利用跨模态先验知识来促进目标任务的优化。
主权项：1.一种基于模态迁移学习的超声舌静默语音识别方法，其特征在于，其特征在于，包括如下步骤：首先通过引入四步过程来实现基于UTI的SSR基线，以避免由于缺乏大规模数据而导致的过拟合；为了处理文本和UTI信号之间的多对多关联，该模型再次基于来自三种模态的联合训练策略进行微调：UTI模态、附加模态及其组合；同时，考虑到多模态训练中的不协调收敛现象，引入模态偏好学习MPL，将融合模块收敛到相对最优，其中基于UTI的SSR进一步优化为主任务；所述四步过程具体为：首先，使用Bi-GRU后端训练一个初始模型；其次，在冻结前端权重的同时，删除Bi-GRU并附加一个Bi-LSTM；第三，整个模块经过端到端训练直到收敛；第四，使用经过训练的前端为所有数据生成UTI特征，并用作Transformer分类器的输入。
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百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 一种基于模态迁移学习的超声舌静默语音识别方法
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