[发明专利]一种语音识别模型的个性化联邦学习方法和系统在审
| 申请号: | 202210325453.6 | 申请日: | 2022-03-30 |
| 公开(公告)号: | CN114783443A | 公开(公告)日: | 2022-07-22 |
| 发明(设计)人: | 张鹏远;程高峰;朱涵;颜永红 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号: | G10L15/26 | 分类号: | G10L15/26;G10L15/06;G10L15/08;G10L15/30;G10L15/02;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 陈霁 |
| 地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | 本申请提出一种语音识别模型的个性化联邦学习方法和系统,应用于中心端和多个客户端,在中心端,该方法包括:利用本地有标注语音样本进行有监督的训练语音识别模型,获得所述语音识别模型的种子模型,所述种子模型包括特征提取器及分类器;所述特征提取器用于处理多个客户端输入的语音信息,确定多个客户端中每个客户端的语音信息的个性化特征;利用所述多个客户端中每个客户端的语音信息的个性化特征对所述分类器进行半监督训练,获得训练好的分类器;将所述训练好的分类器传递至所述多个客户端中每个客户端。本申请通过将语音识别模型的特征提取器与分类器进行解耦优化的方式实现个性化联邦学习,有效提升语音识别模型性能,降低错误识别率。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 语音 识别 模型 个性化 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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