[发明专利]语音特征提取、识别、训练方法及相关装置

权利要求书

1.一种语音特征训练方法，其特征在于，所述方法包括：

将原始语音音频样本输入特征提取器进行特征提取处理，得到目标语音特征；

将所述目标语音特征输入音素标签分类器进行音素标记，得到目标语音特征的预测音素标签；

根据所述预测音素标签，对所述特征提取器进行参数修正；

将所述原始语音音频样本再次输入特征提取器进行特征提取处理，得到新的目标语音特征；

将所述新的目标语音特征输入信道标签分类器进行信道分类，得到新的目标语音特征对应的预测信道标签；

根据所述预测信道标签，对所述特征提取器进行参数修正。

2.如权利要求1所述的语音特征训练方法，其特征在于，根据所述预测音素标签，对所述特征提取器进行参数修正，具体包括：

根据所述预测音素标签，计算第一损失；

根据所述第一损失，对所述特征提取器进行参数修正。

3.如权利要求2所述的语音特征训练方法，其特征在于，根据所述第一损失，对所述特征提取器进行参数修正，具体包括：

根据所述第一损失，沿梯度下降方向，对所述特征提取器和所述音素标签分类器进行参数修正。

4.如权利要求1所述的语音特征训练方法，其特征在于，所述根据所述预测信道标签，对所述特征提取器进行参数修正，具体包括：

根据所述预测信道标签，计算第二损失；

根据所述第二损失，对所述特征提取器进行参数修正。

5.如权利要求4所述的语音特征训练方法，其特征在于，所述根据所述第二损失，对所述特征提取器进行参数修正，具体包括：

根据所述第二损失，沿梯度上升方向，对所述特征提取器进行参数修正。

6.如权利要求1所述的语音特征训练方法，其特征在于，所述特征提取器进行特征提取处理的具体步骤包括：

通过多层特征提取网络对各维度的语音信息进行提取，所述语音信息共同构成初始语音的特征；

对所述初始语音的特征进行降维压缩处理，得到所述目标语音特征。

7.一种语音特征提取方法，其特征在于，包括：

采用如权利要求1至6任意一项所述的特征提取器对原始语音音频进行特征提取处理，得到被抑制信道信息的目标语音特征。

8.一种语音特征识别方法，其特征在于，包括：

将语音音频输入如权利要求1至6任意一项所述的特征提取器中，所述特征提取器输出被抑制信道信息的目标语音特征；

根据所述目标语音特征，确定所述语音音频对应的内容信息。

9.一种语音特征训练装置，其特征在于，所述语音特征训练装置包括：

语音特征提取模块，用于将原始语音音频样本输入特征提取器进行特征提取处理，得到目标语音特征；

音素特征分类模块，用于将所述目标语音特征输入音素标签分类器进行音素标记，得到目标语音特征的预测音素标签；

音素参数修正模块，用于根据所述预测音素标签，对所述特征提取器进行参数修正；

语音特征再提取模块，用于将所述原始语音音频样本再次输入特征提取器进行特征提取处理，得到新的目标语音特征；

信道特征分类模块，用于将所述新的目标语音特征输入信道标签分类器进行信道分类，得到新的目标语音特征对应的预测信道标签；

信道参数修正模块，用于根据所述预测信道标签，对所述特征提取器进行参数修正。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的语音特征训练方法。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的语音特征训练方法。