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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105845130A(43)申请公布日2016.08.10(21)申请号201610195612.X(22)申请日2016.03.30(71)申请人乐视控股(北京)有限公司地址100025北京市朝阳区姚家园105号3号楼10层1102申请人乐视致新电子科技(天津)有限公司(72)发明人张俊博(74)专利代理机构北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315代理人刘戈(51)Int.Cl.G10L15/06(2013.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称用于语音识别的声学模型训练方法及装置(57)摘要本发明实施例提供一种用于语音识别的声学模型训练方法及装置,所述方法包括:获取训练样本;所述训练样本包括声学特征以及所述声学特征对应的训练文本;获取原始声学模型,并利用所述原始声学模型,确定每一训练文本对应的所述原始声学模型中的声学状态;根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,确定每一声学状态对应的声学特征;利用每一声学状态对应的声学特征,重新训练获得所述声学状态的状态描述模型;利用重新训练获得的状态描述模型,更新所述原始声学模型中的原始状态描述模型,获得更新之后的声学模型,本发明实施例降低了模型训练复杂度,且通过对原始声学模型进行更新,未破坏原始声学模型的结构,也保证了语音识别的准确度。CN105845130ACN105845130A权利要求书1/2页1.一种用于语音识别的声学模型训练方法,其特征在于,包括:获取训练样本;所述训练样本包括声学特征以及所述声学特征对应的训练文本;获取原始声学模型,并利用所述原始声学模型,确定每一训练文本对应的所述原始声学模型中的声学状态;根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,确定每一声学状态对应的声学特征;利用每一声学状态对应的声学特征,重新训练获得所述声学状态的状态描述模型;利用重新训练获得的状态描述模型,更新所述原始声学模型中的原始状态描述模型,获得更新之后的声学模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,确定每一声学状态对应的声学特征包括:根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,将所述声学特征进行切分,获得分段数据;确定每一声学状态对应的分段数据;所述利用每一声学状态对应的声学特征,重新训练获得每一声学状态的状态描述模型包括:利用每一声学状态对应的分段数据,重新训练获得所述声学状态的状态描述模型。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取训练样本包括:获取训练语音以及训练文本,并提取所述训练语音的声学特征。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述原始声学模型,确定每一训练文本对应的所述原始声学模型中的声学状态包括:利用所述原始声学模型中的状态定义模型,确定每一训练文本对应的声学状态。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,将所述声学特征进行切分,获得分段数据;确定每一声学状态对应的分段数据包括:利用每一训练文本建立线性解码网络,利用维特比算法,将所述训练文件对应的声学特征进行切分,获得分段数据,并确定每一个声学状态对应的分段数据。6.一种用于语音识别的声学模型训练装置,其特征在于,包括:样本获取模块,用于获取训练样本;所述训练样本包括声学特征以及所述声学特征对应的训练文本;第一确定模块,用于获取原始声学模型,并利用所述原始声学模型,确定每一训练文本对应的所述原始声学模型中的声学状态;第二确定模块,用于根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,确定每一声学状态对应的声学特征;训练模块,用于利用每一声学状态对应的声学特征,重新训练获得所述声学状态的状态描述模型;更新模块,用于利用重新训练获得的状态描述模型,更新所述原始声学模型中的原始状态描述模型,获得更新之后的声学模型。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块具体用于:2CN105845130A权利要求书2/2页根据每一训练文本对应的声学状态以及声学特征,将所述声学特征进行切分,获得分段数据,并确定每一声学状态对应的分段数据;所述训练模块具体用于:利用每一声学状态对应的分段数据,重新训练获得所述声学状态的状态描述模型。8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述样本获取模块具体用于:获取训练语音以及训练文本,并提取所述训练语音的声学特征。9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块具体用于:利用所述原始声学模型中的状态定义模型,确定每一训练文本对应的声学状态。10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块具体用于:利用每一训练文本建立线性解码网络,利用维特比算法,将所述训练