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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明提供基于混合专家的多方言语音识别模型、训练方法，属自然语言处理领域。模型包括通用编码器、方言编码器、声学融合模块、注意力解码器和CTC解码器；通用编码器由12层的DialectMoe编码器块组成，负责以方言无关的方式捕获语音信息；方言编码器由6层Conformer编码器组成，从特征序列中捕获方言信息；声学融合模块用于将通用编码器和方言编码器的输出进行声学融合；注意力解码器用于根据声学融合模块的输出计算注意力损失并解码出文本；CTC解码器用于根据通用编码器的输出计算CTC损失并解码出文本。本发明所提出的模型在低资源下多方言语音识别中表现出了优异的性能。
主权项：1.基于混合专家的多方言语音识别模型，其特征在于：包括通用编码器、方言编码器、声学融合模块、注意力解码器和CTC解码器；所述通用编码器由12层的DialectMoe编码器块组成，负责以方言无关的方式捕获语音信息；所述方言编码器由6层Conformer编码器组成，从特征序列中捕获方言信息；所述声学融合模块用于将通用编码器和方言编码器的输出进行声学融合；所述注意力解码器用于根据声学融合模块的输出计算注意力损失并解码出文本；所述CTC解码器用于根据通用编码器的输出计算CTC损失并解码出文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于混合专家的多方言语音识别模型、训练方法
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