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语音标注方法、装置、设备以及存储介质 

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申请/专利权人:平安科技(深圳)有限公司

摘要:本发明公开了一种语音标注方法,包括:获取目标语音;基于第一声学模型对所述目标语音进行分析,得到所述目标语音对应的第一标注数据;基于第二声学模型对所述目标语音进行分析,得到所述目标语音对应的第二标注数据;根据所述目标语音对应的第一标注数据和第二标注数据确定出所述目标语音对应的最终标注数据,以完成对所述目标语音的标注。可见,本发明能够利用不同声学模型之间的互补特性,提高语音标注的标注准确率,还能够避免传统的单个声学模型的标注过程中复杂的实验操作,提高语音标注的标注效率。本发明还涉及区块链技术领域。

主权项:1.一种语音标注方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标语音;基于第一声学模型对所述目标语音进行分析,得到所述目标语音对应的第一标注数据,其中,所述第一标注数据记录有所述第一声学模型对所述目标语音的第一标注结果;基于第二声学模型对所述目标语音进行分析,得到所述目标语音对应的第二标注数据,其中,所述第二标注数据记录有所述第二声学模型对所述目标语音的第二标注结果;根据所述目标语音对应的第一标注数据和第二标注数据确定出所述目标语音对应的最终标注数据,以完成对所述目标语音的标注,其中,所述最终标注数据记录有所述目标语音的最终标注结果;所述根据所述目标语音对应的第一标注数据和第二标注数据确定出所述目标语音对应的最终标注数据,包括,判断所述目标语音对应的第一标注数据和第二标注数据中是否存在相同的标注数据;当判断出所述目标语音对应的第一标注数据和第二标注数据中存在相同的标注数据时,将相同的标注数据作为所述目标语音对应的最终标注数据;所述第一声学模型为GMM-HMM声学模型,所述第二声学模型为DNN声学模型;所述DNN声学模型建立在从所述GMM-HMM模型获得的对齐基础之上,采用时滞神经网络对语音信号进行建模。

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权利要求:

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