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语音识别文本标点预测模型训练方法和预测方法 

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申请/专利权人:思必驰科技股份有限公司

摘要:本发明公开一种语音识别文本标点预测模型训练方法、语音识别文本标点预测方法、电子设备及存储介质,标点预测模型的训练方法包括:根据音频的语音连续性将音频划分为多个子音频;对各子音频进行语音识别,并对识别后的包含多个词语的识别文本进行人工标注标点;确定各子音频中的各词语的停顿时长;将各词语的词嵌入向量以及与所述停顿时长对应的停顿时长向量融合,作为各词语的表示向量;利用各词语的表示向量以及所述人工标注标点后的识别文本训练标点预测模型。本发明通过先对音频进行切分,能够有效避免分词错误,得到的预测模型在进行标点预测的时候,结合说话人发音特征,使得对每一个词语对应的标点插入几率进行推理的时候,能够更加准确。

主权项:1.一种语音识别文本标点预测模型的训练方法,其特征在于,包括:根据训练音频的语音连续性将训练音频划分为多个子音频;对各子音频进行语音识别,并对识别后的包含多个词语的识别文本进行人工标注标点;确定各子音频中的各词语的停顿时长;将各词语的词嵌入向量以及与所述停顿时长对应的停顿时长向量融合,作为各词语的表示向量;利用各词语的表示向量以及所述人工标注标点后的识别文本训练标点预测模型;所述将各词语的词嵌入向量以及与所述停顿时长对应的停顿时长向量融合,作为各词语的表示向量,包括:根据预设的词嵌入矩阵查找所述各词语对应的词嵌入向量;根据预设的停顿时长映射函数,确定反映所述各词语的停顿时长的离散特征值,在停顿时长嵌入矩阵中查找对应于所述离散特征值的停顿时长向量;将各词语的词嵌入向量与停顿时长向量拼接,得到各词语的表示向量。

全文数据:

权利要求:

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