| 发明名称 | 声学模型训练方法、语音识别方法及装置 | ||
| 摘要 | 本发明实施例提供一种声学模型训练、语音识别方法及装置。包括：对训练语料对应的子带进行时域扩展得到特征矩阵；将所述特征矩阵通过预设的卷积器，获得第一向量；根据所述第一向量与预设的隐藏层权重矩阵获得N维向量；其中，N为所述声学模型的分类数目；根据所述N维向量对所述卷积器与所述隐藏层权重矩阵进行参数更新，以所述参数更新后的所述卷积器与所述隐藏层权重矩阵作为所述声学模型。改善了声学模型，提高了声学打分的正确率。 | ||
| 申请公布号 | CN105895082A | 申请公布日期 | 2016.08.24 |
| 申请号 | CN201610371452.X | 申请日期 | 2016.05.30 |
| 申请人 | 乐视控股（北京）有限公司;乐视致新电子科技（天津）有限公司 | 发明人 | 那兴宇 |
| 分类号 | G10L15/02(2006.01)I;G10L15/20(2006.01)I;G10L15/30(2013.01)I;H04N21/41(2011.01)I;H04N21/422(2011.01)I | 主分类号 | G10L15/02(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人 | 许志勇 |
| 主权项 | 一种声学模型训练方法，其特征在于，包括：对训练语料对应的子带进行时域扩展得到特征矩阵；将所述特征矩阵通过预设的卷积器，获得第一向量；根据所述第一向量与预设的隐藏层权重矩阵获得N维向量；其中，N为所述声学模型的分类数目；根据所述N维向量对所述卷积器与所述隐藏层权重矩阵进行参数更新，以所述参数更新后的所述卷积器与所述隐藏层权重矩阵作为所述声学模型。 | ||
| 地址 | 100025 北京市朝阳区姚家园105号3号楼10层1102 | ||