摘要
本申请提供一种训练关键词识别模型的方法、识别关键词的方法及装置,该方法包括,通过预设的标签数据在全部基类上对基础全分类模型进行训练,得到分类器和编码器,其中,标签数据包括多个带有关键词标签的文本;结合所述编码器对分类器进行训练,得到全分类模型;在元训练阶段运用元学习的方法训练模型时,确定支持样本的类别质心,并结合余弦相似度方法预测查询样本属于类别质心对应类别的相似概率;通过相似概率计算训练任务的损失,并根据损失调整全分类模型的参数,得到少样本关键词识别模型。过该方法可以在少量训练数据的情况下,准确的训练关键词识别模型并通过少样本关键词识别模型识别语音关键词的效果。
技术关键词
分类器
编码器
样本
标签
梅尔倒谱系数
数据
语音关键词
阶段
参数
基础
文本
算法
背景噪声
识别模块
空洞
偏差
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储能特征
Q强化学习算法
编码器
信息熵
指定时间间隔
数据生成方法
视频
多视角
神经网络模型
轨迹特征