【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音，尤其涉及一种语音识别模型训练方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在对复杂语音信号进行识别处理时，主要难点往往在于噪音、回声和环境干扰，并且语音识别模型训练模型还需适应不同的语音特点，包括不同的口音、语速、发音和说话方式，面对不同用户的语音需要针对不同的词或短语来表述相同的含义，然而这些因素都需要对语音识别模型进行大规模的训练，在训练时需采用大量的计算资源和数据，但是这种大规模的训练方式难以在资源受限的环境中实现，整体的训练的难度较大。
2、可见，现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种语音识别模型训练方法、装置、设备及存储介质，其预先对语音信号进行信息处理，提高了训练模型的运营识别性能，有效降低模型整体的训练难度。
2、本专利技术第一方面提供了一种语音识别模型训练方法，包括：获取不同用户的原始语音信号数据，并对原始语音信号数据进行加密处理，以形成原始加密训练库；通过声学特征提取算法...
【技术保护点】
1.一种语音识别模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述获取不同用户的原始语音信号数据，并对原始语音信号数据进行加密处理，以形成原始加密训练库，包括：
3.根据权利要求1所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述通过声学特征提取算法来对原始加密训练库中的原始语音信号数据进行特征提取，以得到梅尔频率倒谱系数和滤波器组特征，包括：
4.根据权利要求3所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述通过声学特征提取算法对原始加密训练库中的原始语音信号数据进行傅里叶变换，以得到频谱信号之
...【技术特征摘要】
1.一种语音识别模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述获取不同用户的原始语音信号数据，并对原始语音信号数据进行加密处理，以形成原始加密训练库，包括：
3.根据权利要求1所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述通过声学特征提取算法来对原始加密训练库中的原始语音信号数据进行特征提取，以得到梅尔频率倒谱系数和滤波器组特征，包括：
4.根据权利要求3所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述通过声学特征提取算法对原始加密训练库中的原始语音信号数据进行傅里叶变换，以得到频谱信号之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的语音识别模型训练方法，其特征在于，所述预先构建声学训练模型，并通过梅尔频率倒谱系数和滤波器组特征对声学训练模型进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈龙，
申请(专利权)人：上海韵达高新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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