摘要
一种基于上下文关联词的语音识别关键词增强方法,包括:获取语音数据集及其对应的文本标注,提取关键词及关键词上下文构建动态词表,对语音数据进行特征提取和数据集划分;构建语音识别模型,包括混合专家编码器、双路注意力融合机制,混合专家编码器用于进行语音识别任务,通过并联的关键词专家网络和上下文专家网络分别对关键词及关键词上下文进行特征编码;双路注意力融合机制将语音特征分别与关键词编码特征和上下文编码特征进行注意力交互;通过联合优化语音识别任务的损失函数和关键词增强任务的损失函数,对模型进行端到端训练;利用训练好的模型对输入语音进行关键词增强的实时识别。本方法能够提高语音识别中对关键词的识别准确率。
技术关键词
构建语音识别模型
编码特征
注意力
语音特征
编码器
联合建模方法
NLP分词
机制
语义特征
生成关键词
前馈神经网络
动态
数据
语法结构
文本
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