模拟训练方法及车辆技术

本发明专利技术公开了一种模拟训练方法及车辆。其中，该方法包括：采集车辆环境中的第一语音数据；利用目标语音识别模型对第一语音数据进行识别，得到第一识别结果；基于第一识别结果确定第一语音数据的分类结果；基于分类结果对第一语音数据中的目标语音数据进行标注，得到第一训练数据；基于第一训练数据对目标语音识别模型的模型参数进行更新。本发明专利技术解决了相关技术中语音数据的识别准确率低的技术问题。术中语音数据的识别准确率低的技术问题。术中语音数据的识别准确率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
模拟训练方法及车辆


[0001]本专利技术涉及智能汽车领域，具体而言，涉及一种模拟训练方法及车辆。

技术介绍

[0002]目前，语音识别技术迅速发展，语音识别技术被广泛地应用在各个领域。人机交互是智能驾驶领域中一个重要的部分，但是，由于语言的多样性和语音数据的复杂性，不同领域间的训练模型和数据无法通用，而且，由于驾驶环境的复杂度，对用户语音的干扰较大，导致车载语音系统无法有效识别语句，进而导致用户驾驶体验感较差。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种模拟训练方法及车辆，以至少解决相关技术中语音数据的识别准确率低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种模型训练方法，包括：采集车辆环境中的第一语音数据；利用目标语音识别模型对第一语音数据进行识别，得到第一识别结果；基于第一识别结果确定第一语音数据的分类结果，其中，分类结果用于表示第一识别结果的识别准确度或第一语音数据是否识别成功；基于分类结果对第一语音数据中的目标语音本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：采集车辆环境中的第一语音数据；利用目标语音识别模型对所述第一语音数据进行识别，得到第一识别结果；基于所述第一识别结果确定所述第一语音数据的分类结果，其中，所述分类结果用于表示所述第一识别结果的识别准确度或所述第一语音数据是否识别成功；基于所述分类结果对所述第一语音数据中的目标语音数据进行标注，得到第一训练数据；基于所述第一训练数据对所述目标语音识别模型的模型参数进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述分类结果对所述第一语音数据中的目标语音数据进行标注，得到第一训练数据，包括：基于所述分类结果删除所述第一语音数据中的第一类型数据，得到所述目标语音数据，其中，所述第一类型数据用于表示所述第一语音数据中识别成功的语音数据，所述第一类型数据对应的识别准确度大于或等于第一预设阈值；获取所述目标语音数据对应的目标标签；基于所述目标标签对所述目标语音数据进行标注，生成标注结果；基于所述目标语音数据和所述标注结果生成所述第一训练数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标语音数据包括：第二类型数据，所述目标标签包括：目标伪标签，获取所述目标语音数据对应的目标标签，包括：在所述目标语音数据为所述第二类型数据的情况下，根据所述第一识别结果确定所述第二类型数据对应的第一伪标签，其中，所述第二类型数据用于表示所述目标语音数据中识别成功的语音数据，所述第二类型数据对应的识别准确度小于所述第一预设阈值；根据所述第一伪标签和目标数据库中多个语音数据的第二伪标签确定所述目标伪标签。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标语音数据还包括：第三类型数据，所述目标标签还包括：人工标签，获取所述目标语音数据对应的目标标签，包括：在所述目标语音数据为所述第三类型数据的情况下，获取所述第三类型数据对应的人工标签，其中，所述第三类型数据用于表示所述目标语音数据中未识别成功的语音数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一伪标签和目标数据库中多个语音数据的第二伪标签确定所述目标伪标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艺蒙，吕颖，高延熹，韩佳琪，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：