用于多语言的语音识别方法技术

本发明专利技术公开了一种用于多语言的语音识别方法，包括：对采集的多源数字语音信号进行预处理和特征提取，得到特征向量；将所述特征向量输入声学模型中进行解码处理，得到关于所述语音信号的文本表示；将所述文本表示输入自然语言处理模型中进行语法、语义的优化调整，得到由子序列构成的知识表示；对所述知识表示进行格式转换和纠错处理，输出最终的识别结果。本发明专利技术能够更精确地处理多源数字语音信号，并通过先进的声学模型和自然语言处理技术，有效地提高了语音识别的准确性和语义理解能力；同时，所提出的自然语言处理模型针对语法和语义进行深入的优化调整，特别是在复杂的语言环境中显示出较强的适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及语音识别、自然语言处理的，尤其涉及一种用于多语言的语音识别方法。

技术介绍

1、在全球化和信息化快速发展的今天，语音识别技术作为一种允许计算机解读和转录人类语音的关键技术，已广泛应用于各个领域，包括但不限于移动通信、智能家居、跨语言翻译及人机交互等；尤其是在多语言环境下，语音识别技术的需求日益增长，随着深度学习的兴起，声学模型和自然语言处理模型已取得显著的进展，然而，多语言语音识别面临的挑战也日益突显，如语音的多样性、口音差异以及语言间的语法和语义差异等。

2、现有的多语言语音识别技术主要依赖于大规模的数据集和复杂的模型训练，以实现对不同语言的高精度识别，这些技术虽然在一定程度上提高了识别的准确性和适应性，但仍存在若干不足；例如，现有技术在处理多源数字语音信号时，对信号的预处理和特征提取往往不够精细，难以充分利用音频中的语音信息，尤其是在噪音环境下的表现不尽人意，此外，对于语法和语义的处理通常依赖于单一的自然语言处理模型，这限制了语义理解的深度和广度，尤其是在理解多语言复杂句式时的局限性较大。

3、对此，本专利技术提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于多语言的语音识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识别方法，其特征在于，所述多源数字语音信号包括但不限于语言种类、信号源特性、环境噪声、说话人属性。

3.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识别方法，其特征在于，所述预处理包括静音切除、噪音抑制和回声消除、增益控制；

4.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识别方法，其特征在于，所述特征提取，包括：

5.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识别方法，其特征在于，所述特征向量的数学表达公式如下：

6.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识...

【技术特征摘要】

1.一种用于多语言的语音识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识别方法，其特征在于，所述多源数字语音信号包括但不限于语言种类、信号源特性、环境噪声、说话人属性。

3.根据权利要求1所述的用于多语言的语音识别方法，其特征在于，所述预处理包括静音切除、噪音抑制和回声消除、增益控制；

4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔海，蒋建华，刘耀喆，张德学，蔡鑫，
申请(专利权)人：南京听说科技有限公司，
类型：发明
国别省市：