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公开(公告)号：CN104751228A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310755401.3
申请日：2013-12-31
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种深度神经网络的构建方法及系统，该方法包括：对深度神经网络进行初始化，所述初始化包括确定所述深度神经网络的拓扑结构；利用训练数据训练所述深度神经网络的模型参数；基于所述深度神经网络的拓扑结构在所述训练数据上的分布特征对所述深度神经网络进行结构优化。与现有技术的深度神经网络相比，应用本发明构建的深度神经网络极大地减少了神经网络的参数个数，减小了所需的存储空间并且加快了模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN103700369A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310611734.9
申请日：2013-11-26
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种语音导航方法及系统，属于语音处理技术领域。该方法包括：接收用户输入的语音信号；基于多种不同类型解码网络对所述语音信号进行统一解码识别，得到文本词串，所述多种不同类型解码网络包括以下任意两种或三种解码网络：大规模语言模型解码网络、命令词解码网络、高频解码网络；确定所述文本词串对应的操作；执行所述操作。采用该语音导航方法及系统，可以保证对用户个性化语音响应的识别性能。
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公开(公告)号：CN104751842A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310755402.8
申请日：2013-12-31
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
IPC分类号： G10L15/16
摘要： 本发明公开了一种深度神经网络的优化方法及系统，该方法包括：获取训练数据；根据所述训练数据对深度神经网络进行训练，获得所述深度神经网络各层间的权重参数矩阵；确定至少一个待优化的权重参数矩阵，所述待优化的权重参数矩阵选自所述深度神经网络的所有相邻两层之间的权重参数矩阵的集合中；对所述待优化的权重参数矩阵进行优化，并使所述待优化的权重参数矩阵中的权重参数的个数减少。应用本发明可以显著去除模型参数之间的冗余性、减少有效模型参数的数目，将优化后的深度神经网络应用于语音识别系统，可进一步显著减少识别解码中计算深度神经网络输出后验概率的运算量，从而明显提升了使用深度神经网络模型进行识别解码的速度。
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公开(公告)号：CN103533186A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310436449.8
申请日：2013-09-23
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种基于语音呼叫的业务流程实现方法及系统，用于提高业务流程实现的智能性，提高用户体验。本发明实施例包括：获取用于业务请求的连续语音信号；对连续语音信号进行语音识别，并将连续语音信号转换成文字候选序列；对文字候选序列进行文本分类；根据文本分类确定文字候选序列对应的业务类型；判断当前文本分类确定的业务类型是否可靠；若确定出当前文本分类确定的业务类型可靠，则根据确定的业务类型，指引执行与业务类型相应的业务流程。
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公开(公告)号：CN103533186B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310436449.8
申请日：2013-09-23
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种基于语音呼叫的业务流程实现方法及系统，用于提高业务流程实现的智能性，提高用户体验。本发明实施例包括：获取用于业务请求的连续语音信号；对连续语音信号进行语音识别，并将连续语音信号转换成文字候选序列；对文字候选序列进行文本分类；根据文本分类确定文字候选序列对应的业务类型；判断当前文本分类确定的业务类型是否可靠；若确定出当前文本分类确定的业务类型可靠，则根据确定的业务类型，指引执行与业务类型相应的业务流程。
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公开(公告)号：CN104751227A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310755400.9
申请日：2013-12-31
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种深度神经网络的构建方法及系统，该方法包括：确定深度神经网络输入层的节点个数和输出层的节点个数；获取训练数据；确定深度神经网络隐含层的层数和第一层隐含层的节点个数：根据所述训练数据的数据量、隐含层的层数和第一层隐含层的节点个数，确定后续隐含层的节点个数，并使不同隐含层的节点个数呈递减变化；利用所述训练数据确定所述深度神经网络的模型参数得到深度神经网络。与现有技术的深度神经网络相比，应用本发明构建的深度神经网络极大地减少了神经网络的参数个数，减小了所需的存储空间并且加快了模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN102376305B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110387826.4
申请日：2011-11-29
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种语音识别方法及系统，该方法包括：构建一遍解码识别网络；对接收的语音信号在一遍解码识别网络中搜索得到一遍解码候选项；如果所述一遍解码候选项满足一遍解码条件，则输出一遍解码得到的最优识别结果；如果所述一遍解码候选项不满足一遍解码条件，则根据一遍解码延时以及解码可信度对所述一遍解码候选项进行优化处理；根据优化处理后的一遍解码候选项，构建二遍解码识别网络；对接收的语音信号在二遍解码识别网络中进行二遍解码，得到二遍解码候选项；输出二遍解码得到的最优识别结果。利用本发明，可以通过动态优化二遍搜索网络，均衡不同情况下的解码效率和准确率，优化系统解码性能。
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公开(公告)号：CN102376305A
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN201110387826.4
申请日：2011-11-29
申请人： 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种语音识别方法及系统，该方法包括：构建一遍解码识别网络；对接收的语音信号在一遍解码识别网络中搜索得到一遍解码候选项；如果所述一遍解码候选项满足一遍解码条件，则输出一遍解码得到的最优识别结果；如果所述一遍解码候选项不满足一遍解码条件，则根据一遍解码延时以及解码可信度对所述一遍解码候选项进行优化处理；根据优化处理后的一遍解码候选项，构建二遍解码识别网络；对接收的语音信号在二遍解码识别网络中进行二遍解码，得到二遍解码候选项；输出二遍解码得到的最优识别结果。利用本发明，可以通过动态优化二遍搜索网络，均衡不同情况下的解码效率和准确率，优化系统解码性能。
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