语音识别的方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种语音识别的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：接收待识别的语音信号；将所述待识别的语音信号输入第一语音识别模型，经所述第一语音识别模型输出识别结果，所述第一语音识别模型为通过第二语音识别模型进行知识蒸馏训练后得到，其中，知识蒸馏训练过程中的温度参数与所述第一语音识别模型的训练阶段对应的迭代次数之间存在预设的关联关系。采用本方法能够在保证语音识别效率的同时提高语音识别模型的识别准确率。模型的识别准确率。模型的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
语音识别的方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本公开涉及数据处理
，特别是涉及一种语音识别的方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着车辆智能化技术的发展，车辆能够支持的功能也越来越多，其中，通过语音对话实现人车交互，能够简化用户的操作流程，大大提升用户的体验感。因此，语音识别技术成为当前人车交互的研究热点。
[0003]传统的语音识别方法中，基于复杂网络训练得到的大规模模型的计算量较大，训练和识别需要占用的内存较大，因此，通常会采用基于简单网络训练得到的小规模的模型在车端运行，进行语音的识别和交互。然而，小模型的模型精度较差，无法保证语音识别的准确率。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高语音识别准确率的语音识别的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种语音识别的方法，所述方法包括：
[0006]接收待识别的语音信号；
[0007]将所述待识别的语音信号输入第一语音识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音识别的方法，其特征在于，所述方法包括：接收待识别的语音信号；将所述待识别的语音信号输入第一语音识别模型，经所述第一语音识别模型输出识别结果，所述第一语音识别模型为通过第二语音识别模型进行知识蒸馏训练后得到，其中，知识蒸馏训练过程中的温度参数与所述第一语音识别模型的训练阶段对应的迭代次数之间存在预设的关联关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一语音识别模型为通过第二语音识别模型进行知识蒸馏训练后得到，包括：构建初始第一语音识别模型，其中，所述初始第一语音识别模型中设置有训练参数；将训练语音信号输入至所述初始第一语音识别模型，经所述初始第一语音识别模型输出初始第一识别结果；将所述训练语音信号输入至第二语音识别模型，经所述第二语音识别模型输出初始第二识别结果；根据当前训练阶段对应的迭代次数相匹配的温度参数对所述初始第一识别结果进行处理后得到第一识别结果，根据所述温度参数对所述初始第二识别结果进行处理后得到第二识别结果；基于所述第一识别结果与所述第二识别结果的差异确定损失函数值，根据所述损失函数值对所述初始第一语音识别模型进行迭代调整，直至满足预设条件，得到第一语音识别模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一识别结果与所述第二识别结果的差异确定损失函数值，包括：获取所述初始第一语音识别模型的第一预设中间层输出的初始第一中间结果、所述第二语音识别模型的第二预设中间层输出的初始第二中间结果；根据当前训练阶段对应的迭代次数相匹配的中间温度参数对所述初始第一中间结果进行处理后得到第一中间结果，根据所述中间温度参数对所述初始第二中间结果进行处理后得到第二中间结果；基于所述第一识别结果与所述第二识别结果的第一差异、所述第一中间结果与所述第二中间结果的第二差异确定损失函数值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一识别结果与所述第二识别结果的差异确定损失函数值，包括：确定与当前训练阶...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢旭康，郭伟，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：