[发明专利]一种无需原始数据存储的持续性学习生成语音特征的方法有效
| 申请号： | 202110852843.4 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113299315B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 陶建华;马浩鑫;易江燕 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G10L25/30 | 分类号： | G10L25/30;G10L25/03;G10L25/21;G10L25/12 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 孙剑锋 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种无需原始数据存储的持续性学习生成语音特征的方法，包括：采集音频数据，提取音频声学特征，得到线性倒谱系数特征；应用所述线性倒谱系数特征对深度学习网络模型进行训练，得到源域模型；在源域模型的训练损失函数基础上加入了正则化损失，约束模型参数优化的方向，应用新采集的音频数据对所述源域模型进行模型参数更新，得到目标域模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 无需 原始数据 存储 持续性 学习 生成 语音 特征 方法 | ||
【主权项】：
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