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一种低资源客家方言点识别方法

摘要

本申请涉及一种低资源客家方言点识别方法,包括如下步骤:步骤100:采集大方言语音资料,建立关联性大方言语料库;采集低资源客家方言语音资料,建立低资源客家方言语料库;步骤200:利用迁移学习策略,在源端训练一个相对较大的方言语音识别模型;步骤300:对目标端低资源客家方言语音识别模型进行微调,利用中间语义向量进行客家方言识别;步骤400:建立低资源客家方言点识别计算模型,得到低资源客家方言点预测结果。本发明能够在较少的数据情况下训练出准确率较好的方言点识别模型,准确识别出所属方言点,便于后期为进行方言自动回复,聊天等任务提供更准确的指导信息。

著录项

  • 公开/公告号CN112967710A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江西师范大学;

    申请/专利号CN202110317760.5

  • 发明设计人 徐凡;但扬杰;张光河;王明文;

    申请日2021-03-25

  • 分类号G10L15/00(20130101);G10L15/06(20130101);G10L15/16(20060101);G10L15/26(20060101);

  • 代理机构36126 南昌华成联合知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人黄晶

  • 地址 330000 江西省南昌市紫阳大道99号

  • 入库时间 2023-06-19 11:26:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-14

    授权

    发明专利权授予

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