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摘要：一种方法400包括接收声学帧序列110作为对自动语音识别ASR模型200的输入。所述方法还包括由第一编码器210针对对应的声学帧生成第一高阶特征表示212。所述方法还包括由第二编码器220针对对应的第一高阶特征表示生成第二高阶特征表示222。所述方法还包括由语言标识ID预测器230基于第一高阶特征表示和第二高阶特征表示的串联231来生成语言预测表示232。所述方法还包括由第一解码器240a基于第二高阶特征表示和语言预测表示的串联来生成在可能的语音识别预测文本上的第一概率分布120a。
主权项：1.一种多语言自动化语音识别ASR模型200，其特征在于，包括：第一编码器210，所述第一编码器被配置为：接收声学帧序列110作为输入；以及在多个输出步骤中的每一处针对所述声学帧序列110中的对应的声学帧110生成第一高阶特征表示212；第二编码器220，所述第二编码器被配置为：接收由所述第一编码器210在所述多个输出步骤中的每一处生成的所述第一高阶特征表示212作为输入；以及在所述多个输出步骤中的每一处针对对应的第一高阶特征表示212生成第二高阶特征表示222；语言标识ID预测器230，所述语言标识预测器被配置为：接收由所述第一编码器210在所述多个输出步骤中的每一处生成的所述第一高阶特征表示212和由所述第二编码器220在所述多个输出步骤中的每一处生成的所述第二高阶特征表示222的串联231作为输入；以及在所述多个输出步骤中的每一处生成语言预测表示232；以及第一解码器240a，所述第一解码器被配置为：接收由所述第二编码器220在所述多个输出步骤中的每一处生成的所述第二高阶特征表示222和由所述语言ID预测器230在所述多个输出步骤中的每一处生成的所述语言预测表示232的串联作为输入；以及在所述多个输出步骤中的每一处生成在可能的语音识别预测文本上的第一概率分布120a。
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百度查询： 谷歌有限责任公司 利用联合语言标识的流式端到端多语言语音识别
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