电网APP的语音文本实体多语言识别方法

为了提高电网APP语音文本实体多种类语言的识别精度,提出基于语义特征融合提取的电网APP语音文本实体多种类语言精确识别技术。采用尺度分解法调节语音线谱的增强和输出参数,建立电网APP的语音参数融合模型;采用语义模糊度检测方法,实现语音识别和特征聚类;结合语义特征融合结果,建立模糊判断的语言识别模型,辨识电网APP的语音特征,精确识别电网APP语音文本实体多种类语言。实验结果表明,采用该方法识别电网APP语音文本实体多种类语言,识别精度达到90%以上,实现了精准识别,检测性能较好。

多语言语音识别技术在智能语音助手中的应用研究

多语言语音识别技术能够识别不同语言的语音,并将其转换为文本或命令,从而使智能语音助手能够支持多语言交互,为全球用户提供更加便捷、高效的服务。首先介绍多语言语音识别技术的基本概念和工作原理,其次探讨多语言语音识别技术对智能语音助手的意义,最后分析多语言语音识别技术在智能语音助手中的应用策略,希望为用户提供更加便捷、智能的语音交互体验。

基于多任务学习的多语言语音情感识别方法

由于人类情感的表达受文化和社会的影响,不同语言语音情感的特征差异较大,导致单一语言语音情感识别模型泛化能力不足。针对该问题,提出了一种基于多任务注意力的多语言语音情感识别方法。通过引入语言种类识别辅助任务,模型在学习不同语言共享情感特征的同时也能学习各语言独有的情感特性,从而提升多语言情感识别模型的多语言情感泛化能力。在两种语言的维度情感语料库上的实验表明,所提方法相比于基准方法在Valence和Arousal任务上的相对UAR均值分别提升了3.66%~5.58%和1.27%~6.51%;在四种语言的离散情感语料库上的实验表明,所提方法的相对UAR均值相比于基准方法提升了13.43%~15.75%。因此,提出的方法可以有效地抽取语言相关的情感特征并提升多语言情感识别的性能。