CN114444479B 一种端到端中文语音文本纠错方法、装置和存储介质 （南京云问网络技术有限公司）_第1页
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本发明提出了一种端到端中文语音文本纠征进行模型训练，获得端到端语音文本纠错模2基于语音识别数据集构建语音纠错数据集，所述语音从所述待纠错样本的句子中提取拼音和字，输入至所根据所述待纠错样本的语义编码，分别进行错误字符检测任务和错误字符纠正任务，根据所述字符检测损失和字符纠正损失计算两者损失之和3在检错网络中，将所述语义序列表征通过全连接层进后通过Softmax函数得到每个字纠错的词表概率标签，用于将句子中错误的字修改为正确上式中，label表示检错的概率标签，label表示每个字纠错的词表概率标数据集构建模块，用于基于语音识别数据集构建语音纠错序列表征模块，用于从所述待纠错样本的句子中提第二训练模块，用于采用所述语义序列表征进行文本纠错模块，用于将待纠错文本输入至所述端4根据所述待纠错样本的语义编码，分别进行错误字符检测任务和错误字符纠正任务，根据所述字符检测损失和字符纠正损失计算两者损失之和所述执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的端到端中文语音文本纠错方法5决了现有技术中传统的语音文本纠错方法不仅耗6[0015]作为优选方案，所述检错网络的隐层表征记为，纠,则：[0017]上式中，labels表示检错的概率标签，labela表示每个字纠错的词表概7[0035]1)获取语音识别数据集，语音识别数据集包括音频数据及与其对应的参考文该语音纠错数据集基于已公开的大型普通话语音识别数据集进行构建，包括10000小时普8[0054]参见图6，上述预训练语言模型的Transformer编码模块结构堆叠了12层9[0057]B.残差网络&正则化：残差网络通过将多[0059]4)根据待纠错样本的语义编码，分别进行错误字符检测任务和错误字符纠正任和错误字符纠正任务。错误字符检测任务是判断待纠错句子中每一个字符是否是错误的，[0062]预训练语言模型的损失是错误字符检测任务的损失和错误字符纠正任务的损失p.为纠错概率的交叉熵，y是预测的字符，l后通过Softmax函数得到每个字纠错的词表概率标签，用于将句子中错误的字修改为正确[0081]上式中，labels表示检错的概率标签，labela表示每个字纠错的词表概错网络识别字符为错误字符2）在纠错网络生成的修改后句子中，该字符与原字符不一致。当满足这2个条件时，才将该字符替换为纠错网络修改后的字符，实现语音文本的纠存储程序代码的介质。

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