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申请/专利权人：深圳市友杰智新科技有限公司

摘要：本申请涉及语音识别技术领域，特别是涉及到一种提升带噪语音识别率的网络生成方法、装置、设备及介质，其中方法包括：对预设的语音数据进行训练得到语音识别模型；基于所述语音识别模型对命令词数据进行迁移训练，得到第一识别网络；将干净语音以及所述干净语音的增强语音输入到所述第一识别网络，得到第一识别结果和第二识别结果；基于所述第一识别结果和所述第二识别结果之间的信息量差异生成目标函数；基于所述目标函数对所述第一识别网络进行训练；当带噪语音的输出满足预设条件，停止所述训练，得到第二识别网络。本申请能够在提高语音识别模型性能的同时，做到占用内存体积小以及计算量小的，提高了系统的效率和实用性。

主权项：1.一种提升带噪语音识别率的网络生成方法，其特征在于，所述方法包括：对预设的语音数据进行训练得到语音识别模型；基于所述语音识别模型对命令词数据进行迁移训练，得到第一识别网络；将干净语音以及所述干净语音的增强语音输入到所述第一识别网络，得到第一识别结果和第二识别结果；所述增强语音为对所述干净语音进行不包含变速或频谱warp或改变语音时长得到的语音，其中，所述增强语音为对所述干净语音通过添加噪音或混响得到的语音；基于所述第一识别结果和所述第二识别结果之间的信息量差异生成目标函数；基于所述目标函数对所述第一识别网络进行训练；当带噪语音的输出满足预设条件，停止所述训练，得到第二识别网络；所述基于所述语音识别模型对命令词数据进行迁移训练，得到第一识别网络的步骤，包括：获取所述命令词数据；将所述命令词数据和所述语音数据按照预设比例进行混合，形成训练样本；针对每个训练批次，将混合好的训练样本输入到所述语音识别模型进行迁移训练；当所述语音识别模型在验证集上的输出值满足预设条件，停止所述迁移训练，得到所述第一识别网络；所述基于所述第一识别结果和所述第二识别结果之间的信息量差异生成目标函数的步骤，包括：计算所述第一识别结果和所述第二识别结果之间的KL距离或交叉熵，得到所述信息量差异，并将所述信息量差异作为目标函数；其中，KL距离或交叉熵的输出，选取包括网络的输出概率，或网络的中间若干层，或者两者的组合。

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