一种利用BERT模型的英语发音语义识别补偿方法

本发明涉及一种利用BERT模型的英语发音语义识别补偿方法，通过结合声学特征和语义特征，提高了对多样化英语发音的识别和补偿能力。方案包括数据准备、文本预处理、BERT模型微调、特征提取、语音特征融合、模型训练、模型优化和模型迭代等步骤。通过在特定英语发音数据集上微调BERT模型，提取丰富的语义特征，并与传统的声学特征如MFCC结合，形成综合特征向量。模型采用深度学习结构，包括特征融合层、双分支卷积层、双向LSTM层、注意力机制等，以提高识别准确率。此外，通过迁移学习和正则化技术，增强了模型的鲁棒性。本方案可广泛应用于语音识别、自动字幕生成等领域，具有显著的技术优势和市场应用潜力。