一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法

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一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法
申请号:CN202411529131
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119274542B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法,属于人工智能与语音识别领域。包括:获取Transformer自动语音识别模型;获取音频数据;将音频数据输入Transformer自动语音识别模型,通过前向传播获取模型中各层的多个注意力头的权重矩阵,提取模型输出的单词文本;对每个注意力头的权重矩阵在给定时间内进行求平均处理,得到该注意力头的人工神经活动;使用皮尔逊相关系数对所述注意力头的人工神经活动进行相关性计算得到相关系数,基于相关系数构建功能连接矩阵;计算功能连接矩阵的图论参数;计算输出的单词文本的单词错误率;基于图论参数和单词错误率,分析Transformer自动语音识别模型的性能。本发明方法对Transformer自动语音识别模型的性能分析提供依据。
技术关键词
自动语音识别 性能分析方法 错误率 注意力 皮尔逊相关系数 矩阵 音频 计算机可执行指令 节点 文本 参数 网络 聚类 可读存储介质 数据 计算机程序产品 计算机系统 多层结构 处理器
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