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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：基于优化三元组损失的语种识别模型训练方法及识别方法、系统，属于语音处理和生物识别技术领域。为了解决利用现有的训练方式对语种识别模型进行训练时存在损失函数针对语种识别的数据训练有效性不高的问题，本发明针对识别模型进行训练时，采用三元组损失函数并对其进行改进，在损失增加了对正负样本距离的计算，能够有效提高训练效果；此外本发明在计算改进的三元组损时，采用改进的困难选择策略选择样本，改进的困难选择策略：在选取正样本时，选择离锚点距离最远的正样本；选择负样本时，用随机选择的方式。
主权项：1.基于优化三元组损失的语种识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：将训练集中的音频送入多语种音频识别模型进行处理，利用训练集对多语种音频识别模型进行训练，在训练过程中，基于改进的三元组损失确定总损失，所述的改进的三元组损失如下： 其中，N代表样本总数，a代表锚点样本，即锚定样本；p代表与锚点同一类别的正样本，n代表与锚点是不同类别的负样本，da,p和da,n是锚点样本和正样本、负样本之间的距离，dp,n是正样本和负样本之间的距离；margin是一个超参数；基于总损失实现对多语种音频识别模型的训练，得到训练好的多语种音频识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 基于优化三元组损失的语种识别模型训练方法及识别方法、系统
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