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模型训练方法、语音处理方法及对应装置 

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申请/专利权人:阿里巴巴(中国)有限公司

摘要:本申请实施例公开了一种模型训练方法、语音处理方法及对应装置。本申请在获取利用第一训练数据训练得到的第一语音处理模型后,仅需要利用第二训练数据在第一语音处理模型的基础上挂接适配网络进行进一步训练,相比较重新利用第二训练数据和第一训练数据对第一语音处理模型重新训练的方式,提高了训练效率,降低了训练所占用的计算资源和训练成本。并且本申请采用了一种“正交梯度下降”的方式来更新适配网络的参数,即适配网络的参数空间与第一训练采用的更新参数空间正交,从而保持模型在历史训练数据上的性能,降低遗忘现象。

主权项:1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取待优化的语音处理模型,所述语音处理模型是利用包括多个第一训练样本的第一训练数据预先进行第一训练得到的,所述第一训练样本包括语音样本及其对应的标注文本;获取包括多个第二训练样本的第二训练数据,所述第二训练样本包括语音样本及其对应的标注文本;针对所述语音处理模型设置适配网络,所述适配网络用以对所述语音处理模型的参数矩阵进行修正;利用所述第二训练数据对设置适配网络的语音处理模型进行第二训练,得到优化后的语音处理模型,其中,将第二训练样本的语音样本输入设置适配网络的语音处理模型,获取设置适配网络的语音处理模型输出的文本结果;利用输入的语音样本对应的文本结果和标注文本之间的差异确定损失函数,利用所述损失函数采用梯度下降法更新所述适配网络的参数,其中,所述适配网络的参数空间与所述第一训练采用的更新参数空间正交。

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权利要求:

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