一种用于上下文语音识别的热词排序与选择方法

本发明公开了一种用于上下文语音识别的热词排序与选择方法，涉及语音识别技术领域。包括打分器网络，对热词进行筛选，在将热词融入ASR系统前减少热词总数。通过热词音频转换、特征提取与降维、交叉注意力机制计算相似度、多矩阵融合与特征提取以及最终的分数计算和排序选择，实现了对大量热词的高效筛选和排序。本发明有效解决了上下文ASR模型处理大量热词时的性能瓶颈问题，提高语音识别的准确性，可有效减少因热词识别错误导致的信息误差，为语音交互相关产业提供可靠的技术支持。