一种语音关键词识别中双层序列间的粒度优化系统及方法

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一种语音关键词识别中双层序列间的粒度优化系统及方法
申请号:CN202510914654
申请日期:2025-07-03
公开号:CN120808787A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明适用于语音识别技术领域,提供了一种语音关键词识别中双层序列间的粒度优化系统及方法,包括收集模块用于收集用户说出的语音片段;语言处理模块用于对语音片段根据颗粒模型分成双通道,将两通道中的粗粒度和细粒度根据帧数对齐,并生成粗粒度滤波组特征和细粒度滤波组特征;文本编码模块用于将粗、细粒度滤波组特征分别进行编码生成粗、细粒度序列结果;以及解码输出模块用于将两组通道中的数据编码效果好的粗粒度集合添加到细粒度集合得到优化的综合粒度集合。该装置解决了传统单粒度模型在低资源场景下覆盖率低或混淆率高的问题,达到了提高整体鲁棒性和识别准确率的效果。
技术关键词
语音关键词识别 序列 卷积神经网络算法 数据 循环神经网络算法 编码模块 通道 注意力神经网络 投影单元 回归算法 傅里叶变换算法 时序特征 滤波单元 马尔可夫模型 高斯混合模型 文本 语音识别技术 输出模块