[发明专利]基于BPE编码的序列化方法、训练方法、系统及存储介质在审
| 申请号: | 202010484848.1 | 申请日: | 2020-06-01 |
| 公开(公告)号: | CN111916063A | 公开(公告)日: | 2020-11-10 |
| 发明(设计)人: | 刘柏基;张伟彬;徐向民 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
| 主分类号: | G10L15/06 | 分类号: | G10L15/06;G10L15/16;G06F40/242;G06F40/126 |
| 代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 胡辉 |
| 地址: | 510641 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 bpe 编码 序列 方法 训练 系统 存储 介质 | ||
1.一种基于BPE编码的序列化方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取中英混合的标注文本,采用基于BPE编码算法生成的字典将所述标注文本中的中文序列分为多个汉字,以及将所述标注文本中的英文序列拆分为多个字母串;
将拆分获得的所述汉字和所述字母串作为标注序列,用于对端到端语音识别模型进行训练;
所述字母串中包含有标识符,根据所述标识符将所述字母串合并成英文单词。
2.根据权利要求1所述的一种基于BPE编码的序列化方法,其特征在于,所述字典通过以下步骤建立获得:
从语料库中获取多个英文单词,将所有的所述英文单词拆分成不同组合的字符串碎片;
根据BPE编码算分对所述字符串碎片进行统计,获得所述字符串碎片的出现频率;
根据所述出现频率将所述英文单词转换为若干个字符串碎片,将所述字符串碎片存入所述字典。
3.根据权利要求2所述的一种基于BPE编码的序列化方法,其特征在于,还包括以下步骤:
获取音频信息,将所述输入训练好的所述端到端语音识别模型中,获得输出序列;
根据所述字典对所述输出序列进行反序列化,获得输出文本。
4.一种基于BPE编码的序列化系统,其特征在于,包括:
序列拆分模块,用于获取中英混合的标注文本,采用基于BPE编码算法生成的字典将所述标注文本中的中文序列分为多个汉字,以及将所述标注文本中的英文序列拆分为多个字母串;
标注序列模块,用于将拆分获得的所述汉字和所述字母串作为标注序列,用于对端到端语音识别模型进行训练;
所述字母串中包含有标识符,根据所述标识符将所述字母串合并成英文单词。
5.根据权利要求4所述的一种基于BPE编码的序列化系统,其特征在于,所述序列化系统还包括字典建立模块,所述字典建立模块包括:
单词拆分单元,用于从语料库中获取多个英文单词,将所有的所述英文单词拆分成不同组合的字符串碎片;
频率统计单元,用于根据BPE编码算分对所述字符串碎片进行统计,获得所述字符串碎片的出现频率;
单词拼组单元,用于根据所述出现频率将所述英文单词转换为若干个字符串碎片,将所述字符串碎片存入所述字典。
6.根据权利要求5所述的一种基于BPE编码的序列化系统,其特征在于,所述序列化系统还包括反序列化模块,所述反序列化模块用于:
获取音频信息,将所述输入训练好的所述端到端语音识别模型中,获得输出序列;
根据所述字典对所述输出序列进行反序列化,获得输出文本。
7.一种基于BPE编码的序列化系统,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现权利要求1-3任一项所述的一种基于BPE编码的序列化方法。
8.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的指令,其特征在于,所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-3任一项所述方法。
9.一种端到端语音识别模型的训练方法,其特征在于,包括:
获取训练样本,所述训练样本包括标注文本和语音音频;
采用权利要求1-3任一项所述一种基于BPE编码的序列化方法对所述标注文本进行序列化,获得标注序列;
根据所述标注序列和所述语音音频对神经网络进行训练后,获得端到端语音识别模型。
10.一种端到端语音识别模型的训练系统,其特征在于,包括:
训练集获取模块,用于获取训练样本,所述训练样本包括标注文本和语音音频;
文本序列化模块,用于采用权利要求1-3任一项所述一种基于BPE编码的序列化方法对所述标注文本进行序列化,获得标注序列;
训练模块,用于根据所述标注序列和所述语音音频对神经网络进行训练后,获得端到端语音识别模型。
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