发明授权
- 专利标题: 一种基于神经网络模型的语音识别方法
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申请号: CN202011125376.7申请日: 2020-10-20
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公开(公告)号: CN112259080B公开(公告)日: 2021-06-22
- 发明人: 张航 , 祝怀垠
- 申请人: 北京讯众通信技术股份有限公司
- 申请人地址: 北京市海淀区中关村南大街甲6号6层605
- 专利权人: 北京讯众通信技术股份有限公司
- 当前专利权人: 北京讯众通信技术股份有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南大街甲6号6层605
- 代理机构: 广州德伟专利代理事务所
- 代理商 何文颖
- 主分类号: G10L15/06
- IPC分类号: G10L15/06 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G10L15/02 ; G10L15/16 ; G10L15/22 ; G10L15/26
摘要:
本发明公开了一种基于神经网络模型的语音识别方法,包括:获取训练样本合集,提取训练样本合集的第一特征参数,获得可以用于识别的神经网络模型,并建立模板库;获取预测样本合集,并输入神经网络模型,提取获得第二特征参数,将第二特征参数与模板库中的第一特征参数进行匹配预测,获得识别结果;其中,所述神经网络包括依序设置的卷积神经网络和循环神经网络。与现有技术相比,本发明提供的语音识别方法,将卷积神经网络和循环神经网络有效的组合连接,能够在保证语音识别正确率的同时,增加网络整体的学习效率和鲁棒性,提高语音识别性能。
公开/授权文献
- CN112259080A 一种基于神经网络模型的语音识别方法 公开/授权日:2021-01-22