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申请/专利权人：国际商业机器公司;丰田芝加哥技术研究所
摘要：一种用于在自动语音识别ASR系统中学习词汇表外的OOV词的方法和结构和计算机产品包括：使用原声词嵌入递归神经网络AWERNN来接收所述ASR系统的新OOV词的特征序列，所述RNN提供原声词嵌入AWE向量作为其输出。从AWERNN输出的AWE向量被提供作为原声词嵌入到训练的原声到词的神经网络AWE→A2WNN的输入，以从所述AWE向量提供OOV词的权重值。将OOV词权重插入到由ASR系统使用的原声到词A2W的词嵌入的列表中，以从语音原声特征的输入输出所识别的词，其中OOV词权重相对于A2W词嵌入列表中的现有权重被插入到A2W词嵌入列表中。
主权项：1.一种用于在自动语音识别ASR系统中学习词汇表外的OOV词的方法，所述方法包括：使用原声词嵌入递归神经网络AWERNN来接收所述ASR系统的新OOV词的特征序列，所述RNN提供原声词嵌入AWE向量作为其输出；将从所述AWERNN输出的所述AWE向量作为输入提供给被训练为从所述AWE向量提供OOV词权重值的原声词嵌入AWE到原声到词的神经网络A2WNN；以及将所述OOV词权重插入到所述ASR系统的用来从语音原声特征的输入输出识别出的词的原声到词A2W词嵌入的列表中，其中将所述OOV词权重相对于所述A2W词嵌入列表中的现有权重插入到所述A2W词嵌入列表中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际商业机器公司 丰田芝加哥技术研究所 使用原声词嵌入对直接原声到词的语音识别中的词汇表外的词的识别
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