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案件記録

用于具有循环神经网络-Transducer解码器的通用语音模型的量化感知训练

発明不明
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24請求項 · 2 独立
§ Ⅰ

案件概要

発明者

奥列格·雷巴科夫; 德米特里·谢尔久克; 成健·郑

出願日

Mar 10, 2025

公開日

Oct 16, 2026

IPC分類

G10L 15/06 (2013.01)G10L 15/16 (2006.01)

一种方法(700)包括获得多个训练样本(402),每个训练样本包括表征对应的语音话语(304、306)的音频数据(404)和对应的语音话语的转录(420)。该方法还包括在多个训练样本上训练自动语音辨识(ASR)模型(200),该ASR模型具有循环神经网络‑transducer(RNN‑T)架构。该方法还包括将经训练的ASR模型量化为整数目标固定位宽度,以及将经量化的经训练的ASR模型提供给用户装置(10)。

外部リソース