-
公开(公告)号：CN108538285B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810180347.7
申请日：2018-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了属于语音信号处理技术领域的一种基于多任务神经网络的多样例关键词检测方法。方法具体包括以下步骤：在多语言的数据集上训练瓶颈深度神经网络、对目标数据集音频逐帧提取fbank特征和提取目标数据集的bottleneck特征、使用训练集，利用关键词的bottleneck特征为每一个关键词，分别训练一个HMM模型，并获取其帧级别状态标签，利用所有非关键词的bottleneck特征训练一个填充词模型；利用bottleneck特征进行多任务DNN声学模型训练；获取测试集音频的声学分数，应用维特比解码得到关键词检测结果。本发明的多任务技术可以有效改善低资源条件，使得多样例关键词检测性能明显提升。
-
公开(公告)号：CN108538285A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810180347.7
申请日：2018-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了属于语音信号处理技术领域的一种基于多任务神经网络的多样例关键词检测方法。方法具体包括以下步骤：在多语言的数据集上训练瓶颈深度神经网络、对目标数据集音频逐帧提取fbank特征和提取目标数据集的bottleneck特征、使用训练集，利用关键词的bottleneck特征为每一个关键词，分别训练一个HMM模型，并获取其帧级别状态标签，利用所有非关键词的bottleneck特征训练一个填充词模型；利用bottleneck特征进行多任务DNN声学模型训练；获取测试集音频的声学分数，应用维特比解码得到关键词检测结果。本发明的多任务技术可以有效改善低资源条件，使得多样例关键词检测性能明显提升。
-
Search Results
2
records
(took 0.015 seconds)
