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申请/专利权人：谷歌有限责任公司

摘要：用于训练和或使用语音选择模型以在确定音频数据中捕获的口头话语的特定语言时使用。可以使用经训练的语言选择模型处理音频数据的特征以生成N种不同语言中的每一种语言的预测概率，并且基于所生成的概率选择特定语言。可以响应于选择了口头话语的特定语言而采用针对该特定语言的话音辨识结果。许多实施方式涉及利用元组损失代替传统的交叉熵损失来训练语言选择模型。利用元组损失训练语言选择模型可以导致更加有效的训练和或可以导致更加准确和或鲁棒的模型——由此缓解了针对口头话语的错误语言选择。

主权项：1.一种由一个或多个处理器实现的方法，所述方法包括：生成多个训练示例，其中，生成所述训练示例中的每一个训练示例基于捕获相对应人类话语的相对应音频数据以及指示所述相对应人类话语的相对应口头语言的相对应标记，所述相对应口头语言是要辨识的N种不同语言中的一种语言，其中，N是大于10的整数，并且其中，训练示例中的每一个训练示例包括：相对应的训练示例输入，所述相对应的训练示例输入包括：所述相对应音频数据的相对应特征；和相对应的训练示例输出，所述相对应的训练示例输出包括：针对要辨识的所述N种不同语言的中的每一种语言的相对应标记概率量度，其中，所述相对应标记概率量度基于相对应标记包括对应于所述相对应口头语言的相对应正概率量度标记，以及针对所述相对应标记概率量度的所有其它相对应标记概率量度的相对应负概率量度标记；以及基于所述训练示例训练语言选择模型，训练所述语言选择模型包括：使用所述语言选择模型处理所述训练示例的所述相对应的训练示例输入的所述相对应特征，以生成所述N种不同语言中的每一种语言的相对应预测概率，基于所生成的相对应预测概率和相对应标记概率量度来生成相对应元组损失，以及使用所生成的相对应元组损失更新所述语言选择模型的权重；其中，基于所生成的预测概率和所述相对应标记概率量度来生成所述相对应元组损失包括：生成针对所述训练示例中的给定训练示例的所述对应元组损失中的给定元组损失，其中，生成所述给定元组损失包括：基于所述给定训练示例的相对应标记概率量度与所述给定训练示例的相对应预测概率的比较，来确定各自针对小于N的相对应元组大小的一个或多个个体元组损失，其中，所述一个或多个个体元组损失至少包括针对相对应元组大小为2的成对损失；并且基于所述一个或多个个体元组损失生成所述给定元组损失。

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百度查询： 谷歌有限责任公司 训练和/或使用语言选择模型以自动确定用于口头话语的话音辨识的语言