摘要
本发明公开一种基于序列建模的流式语音识别方法,从持续的语音流中收集不同种类的语音数据;利用语音数据进行序列建模训练,以构建一个能够处理序列数据和捕捉长距离依赖的语音识别模型。在此过程中,动态监控并调度计算资源,确保模型训练和数据处理的资源需求得到满足,从而优化整体运行效率。当引入新种类的语音数据时,通过序列建模技术,构建先前语音数据与新类别语音数据之间的映射关系。在更新和优化模型的阶段,再次评估并调整资源分配。本发明解决了在实时语音流中新旧语音数据持续变化的挑战,并克服了仅依靠现有模型与新收集语音数据构建新模型的限制,减少了实施过程中的资源消耗,提高了系统的适应性和灵活性。
技术关键词
流式语音识别方法
语音识别模型
语音类别
序列
移动设备
动态监控
建模技术
语音特征数据
整体运行效率
训练分类模型
资源分配
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