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申请/专利权人：南京感动科技有限公司
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118173097A
主分类号：G10L15/26
分类号：G10L15/26;G10L25/63;G10L15/02;G10L15/06;G10L17/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种云值机特情语音转文字的方法及系统，包括以下步骤：步骤一：获取云值机特情语音；步骤二：对所述云值机特情语音进行端点检测，获取所述云值机特情语音中有效语音的起止时间；步骤三：对所述云值机特情语音进行转译，获取所述云值机特情语音的文字转译结果；步骤四：基于所述有效语音的起止时间以及所述文字转译结果制作成JSON格式的字符串类型，得到特情语音数据集。本发明采用端点检测模型、语音转译模型、人工修正的方法对收集的云值机特情语音进行信息提取，随后利用脚本文件将这些信息制作成JSON格式的特情语音数据集。
主权项：1.一种云值机特情语音转文字的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取云值机特情语音；步骤二：对所述云值机特情语音进行端点检测，获取所述云值机特情语音中有效语音的起止时间；步骤三：对所述云值机特情语音进行转译，获取所述云值机特情语音的文字转译结果；步骤四：基于所述有效语音的起止时间以及所述文字转译结果，制作语音数据集，包括：基于脚本将语音文件路径、所述有效语音的起止时间以及所述文字转译结果制作成JSON格式的字符串类型，得到特情语音数据集；步骤五：获取特情语音数据集中的预训练的语音识别模型，配置AdaLora微调参数包括：初始与目标低秩矩阵的秩、AdaLora层的随机失活率、偏置；配置训练参数包括：批大小、学习率、预热步数；并联预训练语音识别模型与AdaLora微调模型，初始化AdaLora低秩矩阵A，B矩阵；冻结所述预训练语音识别模型参数，采用所述特情语音数据集对所述AdaLora微调模型进行训练，得到高效微调的语音识别模型；使用CTranslate2对所述高效微调后的模型进行推理加速。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京感动科技有限公司 一种云值机特情语音转文字的方法及系统
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