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申请/专利权人：中国科学院声学研究所
摘要：本申请涉及一种基于私有参数的语音识别联邦学习方法和系统，应用于中心端和多个客户端，在所述中心端，所述方法包括：利用本地有标注语音样本进行有监督地训练语音识别模型，获得所述语音识别模型的种子模型；根据所述种子模型确定第一私有参数和第一共享参数；根据多个第二共享参数更新所述第一共享参数；所述多个第二共享参数由多个客户端上传得到；将更新后的所述第一共享参数传递至所述多个客户端中每个客户端。本申请实施例利用模型中的私有参数实现对每个客户端的个性化建模，从而可以通过一次训练产生针对多个客户端的个性化语音识别模型，有效提升语音识别模型在每个客户端的性能。
主权项：1.一种基于私有参数的语音识别联邦学习方法，应用于中心端，其特征在于，所述方法包括：利用本地有标注语音样本进行有监督地训练语音识别模型，获得所述语音识别模型的种子模型；包括：以有标注语音样本为输入，以第一损失函数为学习目标，对所述语音识别模型进行有监督训练，所述第一损失函数为： 其中，x为所述有标注语音样本，y为所述有标注语音样本对应的文本标注，px为所述有标注语音样本的分布函数，θt为第t次训练迭代时的模型参数，分为第一私有参数与第一共享参数；a●为频谱数据增强函数；根据所述种子模型确定第一私有参数和第一共享参数；包括：将所述种子模型中的所有归一化层的参数作为第一私有参数，其它层的参数作为第一共享参数；或将所述种子模型中的部分底层参数作为第一私有参数，其它参数作为第一共享参数；根据多个第二共享参数更新所述第一共享参数；所述多个第二共享参数由多个客户端上传得到；包括：根据多个客户端中每个客户端上传的参数确定平均参数值；根据所述平均参数值更新所述第一共享参数；将更新后的所述第一共享参数传递至所述多个客户端中每个客户端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院声学研究所 一种基于私有参数的语音识别联邦学习方法和系统
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