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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;郑州信大先进技术研究院
摘要：本发明提供一种元对抗学习提升多语言预训练与低资源语音识别的方法，采用CTC‑注意力联合的端到端语音识别网络架构，在端到端语音识别网络架构中的编码器的输出端添加语言识别器，在元学习外循环中利用所述语言识别器与更新的语音识别模型对抗，引导更新的语音识别模型产生与语言无关的表征，缩小不同语言在语义空间中的差距；所述语言识别器由浅层至深层依次包括第一Linear层、第一Relu层、第二Linear层、第二Relu层、第三Linear层和softmax层。本发明可以解决不同语言数据规模与难度差异大导致ASR模型容易对一些语言产生倾向性以及不容易学习多种语言之间的共享语义空间的问题。
主权项：1.元对抗学习提升多语言预训练与低资源语音识别的方法，采用CTC-注意力联合的端到端语音识别网络架构，其特征在于，在端到端语音识别网络架构中的编码器的输出端添加语言识别器，在元学习外循环中利用所述语言识别器与更新的语音识别模型对抗，引导更新的语音识别模型产生与语言无关的表征，缩小不同语言在语义空间中的差距；所述语言识别器由浅层至深层依次包括第一Linear层、第一Relu层、第二Linear层、第二Relu层、第三Linear层和softmax层。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 郑州信大先进技术研究院 元对抗学习提升多语言预训练与低资源语音识别的方法
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