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申请/专利权人：清华大学
申请日：2021-02-05
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN114937449B
主分类号：G10L15/08
分类号：G10L15/08;G10L15/02;G10L15/06
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2022.09.09#实质审查的生效;2022.08.23#公开
摘要：本发明提供一种语音关键词识别方法及系统，该方法包括：对待识别的模拟语音信号进行全频带特征提取，获取模拟语音关键词特征向量；将所述模拟语音关键词特征向量输入到训练好的特征配置模型中，获取语音关键词识别结果，其中，所述训练好的特征配置模型是通过标记有关键词类型标签的样本模拟语音关键词特征向量和预设准确率损失阈值，对神经网络模型进行训练得到的，所述神经网络模型包括多个子网络，且每个子网络识别对应的关键词；根据所述语音关键词识别结果，将所述训练好的特征配置模型中对应的子网络执行开启和关闭操作。本发明实现了动态调整的特征可配置性，在保持准确率的前提下，进一步降低了KWS系统的功耗和计算延迟。
主权项：1.一种语音关键词识别方法，其特征在于，包括：对待识别的模拟语音信号进行全频带特征提取，获取模拟语音关键词特征向量；将所述模拟语音关键词特征向量输入到训练好的特征配置模型中，获取语音关键词识别结果，其中，所述训练好的特征配置模型是通过标记有关键词类型标签的样本模拟语音关键词特征向量和预设准确率损失阈值，对神经网络模型进行训练得到的，所述神经网络模型包括多个子网络，且每个子网络识别对应的关键词；根据所述语音关键词识别结果，将所述训练好的特征配置模型中对应的子网络执行开启和关闭操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种语音关键词识别方法及系统
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