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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明实施例提供一种多语言语音识别模型的识别及训练方法、系统和电子设备。该方法包括：获取第k种语言的语音；将第k种语言的语音输入至多语言语音识别模型；在模型中，基于第k种语言激活第k个低阶适应模块，基于Whisper以及第k个低阶适应模块对第k种语言的语音进行前向传递处理，得到语音识别结果；当第k种语言的语音为待识别语音时，将语音识别结果确定为最终识别结果，当第k种语言的语音为训练语音时，利用语音识别结果以及预先准备的基准识别结果对Whisper以及第k个低阶适应模块进行反向传播训练。本发明实施例为将跨语言的共享信息存储在Whisper模型中，在各自的LoRA模块中捕获特定于语言的信息。训练新语言时不会影响现有语言的性能。
主权项：1.一种多语言语音识别模型的识别及训练方法，包括：获取第k种语言的语音；将所述第k种语言的语音输入至多语言语音识别模型，其中，所述多语言语音识别模型包括：用于存储跨语言共享信息的Whisper以及用于分别存储共计n个语言种类的语言信息的n个低阶适应模块，其中，1≤k≤n；在所述多语言语音识别模型中，基于所述第k种语言激活第k个低阶适应模块，基于所述Whisper以及第k个低阶适应模块对所述第k种语言的语音进行前向传递处理，得到语音识别结果；当所述第k种语言的语音为待识别语音时，将所述语音识别结果确定为最终识别结果，当所述第k种语言的语音为训练语音时，利用所述语音识别结果以及预先准备的基准识别结果对所述Whisper以及第k个低阶适应模块进行反向传播训练，以避免训练中的语种干扰。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 多语言语音识别模型的识别及训练方法、系统和电子设备
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