腾讯科技(深圳)有限公司孙思宁获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利语音识别方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114067786B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202010739778.X,技术领域涉及:G10L15/06;该发明授权语音识别方法、装置、电子设备及存储介质是由孙思宁设计研发完成,并于2020-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本语音识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了:本申请涉及语音识别技术领域,公开了一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该语音识别方法包括:获取待识别语音;通过语音识别模型对所述待识别语音进行识别,获得语音识别结果;其中,所述语音识别模型通过以下方式训练得到:基于各初始训练样本对初始语音识别模型进行训练,得到初步训练后的识别模型;获得每个所述初始训练样本在通过所述初步训练后的识别模型进行识别时所对应的识别易错率表征信息;根据所述表征信息从各所述初始训练样本中选取目标样本;基于各所述目标样本对所述初步训练后的识别模型进行训练,得到所述语音识别模型。本申请提供的方案能够提升语音识别模型的识别准确率。
本发明授权语音识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种语音识别方法,其特征在于,包括: 获取待识别语音; 通过语音识别模型对所述待识别语音进行识别,获得语音识别结果;其中,所述语音识别模型通过以下方式训练得到: 基于各初始训练样本对初始语音识别模型进行训练,得到初步训练后的识别模型; 获得每个所述初始训练样本在通过所述初步训练后的识别模型进行识别时所对应的识别易错率表征信息; 根据所述表征信息从各所述初始训练样本中选取目标样本; 基于各所述目标样本对所述初步训练后的识别模型进行训练,得到所述语音识别模型; 其中,所述初始训练样本包括样本语音和该样本语音对应的样本文本; 所述获得每个所述初始训练样本在通过所述初步训练后的识别模型进行识别时所对应的识别易错率表征信息,包括: 针对一个所述初始训练样本,利用所述识别模型对该样本的样本语音进行识别,获得该样本的样本文本中每个字符对应的识别概率中由大到小排序中排序靠前的至少两个识别概率; 根据所述样本文本中每个字符对应的所述至少两个识别概率,确定每个字符所对应的信息熵; 基于所述样本文本中每个字符所对应的信息熵,确定所述初始训练样本对应的识别易错率表征信息; 对于一个所述初始训练样本,所述基于所述样本文本中每个字符所对应的信息熵,确定所述初始训练样本对应的识别易错率表征信息,包括: 将所述初始训练样本的样本文本中各字符所对应的信息熵中最大的信息熵,作为该初始训练样本对应的识别易错率表征信息。
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