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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112242144A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910646762.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G10L19/008 , G10L15/26
Abstract: 本公开提供了一种基于流式注意力模型的语音识别解码方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。方法包括使用流式注意力模型生成用于解码语音的多个声学路径，然后将多个声学路径中最后一个发音相同的声学路径进行合并以获得多个合并的声学路径。方法还包括从多个合并的声学路径中选择预定数目个声学路径作为保留的候选声学路径。本公开的实施例提出了当前发音片段的声学得分计算只受其前一发音片段的影响而与更早的发音历史无关的思路，通过将多个候选声学路径中最后一个发音相同的若干个声学路径进行合并，能够提升基于流式注意力模型的语音识别系统的准确率和解码速度。
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公开(公告)号：CN110534095A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910779740.2
申请日：2019-08-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种语音识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。方法包括针对输入的语音信号，通过第一声学模型获得第一声学解码信息并且通过第二声学模型获得第二声学解码信息，其中第二声学模型是通过声学和语言的联合建模而生成的。方法还包括根据第一声学解码信息确定第一组候选识别结果并且根据第二声学解码信息确定第二组候选识别结果，然后基于这两组候选识别结果来确定针对语音信号的最终识别结果。本公开的实施例提出了一种基于双解码的语音识别方案，利用一个声学模型的声学多样性来弥补另一个声学模型声学路径较少的缺点，两个解码路径彼此独立，扩展了解码空间，从而能够提高语音识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110534095B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910779740.2
申请日：2019-08-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种语音识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。方法包括针对输入的语音信号，通过第一声学模型获得第一声学解码信息并且通过第二声学模型获得第二声学解码信息，其中第二声学模型是通过声学和语言的联合建模而生成的。方法还包括根据第一声学解码信息确定第一组候选识别结果并且根据第二声学解码信息确定第二组候选识别结果，然后基于这两组候选识别结果来确定针对语音信号的最终识别结果。本公开的实施例提出了一种基于双解码的语音识别方案，利用一个声学模型的声学多样性来弥补另一个声学模型声学路径较少的缺点，两个解码路径彼此独立，扩展了解码空间，从而能够提高语音识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109727603B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811467944.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明涉及信息处理技术领域，公开了一种语音处理方法、装置、用户设备及存储介质，解决了在解码过程中，仅依赖上文信息，而不能有效利用下文信息的问题。所述方法包括：获取语音数据；根据声学模型，匹配得到语音数据中每个音节数据对应的声学得分以及解码路径；当viterbi解码到解码路径的分叉点，且要根据语言模型对解码路径的分叉点之后的音节数据进行匹配时，根据分叉点之后的音节数据对应的声学得分，对分叉点之后的解码路径进行裁剪；根据语言模型对裁剪后的解码路径上的音节数据进行匹配，得到语言得分；以及根据裁剪后的解码路径上的声学得分和语言得分，对语音数据逐帧进行viterbi解码。本发明实施例适用于语音数据的处理过程。
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公开(公告)号：CN109727603A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811467944.4
申请日：2018-12-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明涉及信息处理技术领域，公开了一种语音处理方法、装置、用户设备及存储介质，解决了在解码过程中，仅依赖上文信息，而不能有效利用下文信息的问题。所述方法包括：获取语音数据；根据声学模型，匹配得到语音数据中每个音节数据对应的声学得分以及解码路径；当viterbi解码到解码路径的分叉点，且要根据语言模型对解码路径的分叉点之后的音节数据进行匹配时，根据分叉点之后的音节数据对应的声学得分，对分叉点之后的解码路径进行裁剪；根据语言模型对裁剪后的解码路径上的音节数据进行匹配，得到语言得分；以及根据裁剪后的解码路径上的声学得分和语言得分，对语音数据逐帧进行viterbi解码。本发明实施例适用于语音数据的处理过程。
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