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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115762478B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211192057.7，技術領域涉及：G10L15/02；該發明授權基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法是由項水英;張天瑞;郭星星;張雅慧;郝躍設計研發完成，并于2022-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法，包括：對原始語音數據集進行預處理，分別得到訓練集和測試集對應的FBank特征值；利用訓練集對應的FBank特征值對卷積脈沖神經網絡進行訓練；利用訓練好的卷積脈沖神經網絡對訓練集和測試集對應的FBank特征值進行處理，得到訓練集和測試集對應的高維度特征；利用訓練集對應的高維度特征對光子脈沖神經網絡進行訓練；利用訓練好的光子脈沖神經網絡對測試集對應的高維度特征進行處理，得到語音識別結果。本發明提供多個基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法不僅具有功耗低、速度快、延遲短的優點，還具有較高的網絡復雜度，能夠對規模較大的標準數據集進行分類識別，適用于規模較大的網絡。

本發明授權基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于光子脈沖神經網絡的語音識別方法，其特征在于，包括：步驟1：對原始語音數據集進行預處理，得到FBank特征值；其中，所述原始語音數據集包括訓練集和測試集，則得到的所述FBank特征值包括訓練集對應的FBank特征值和測試集對應的FBank特征值；步驟2：構建卷積脈沖神經網絡，并利用所述訓練集對應的FBank特征值進行訓練，得到訓練好的卷積脈沖神經網絡；步驟3：利用訓練好的卷積脈沖神經網絡對所述訓練集對應的FBank特征值和所述測試集對應的FBank特征值進行處理，得到訓練集對應的高維度特征Feature和測試集對應的高維度特征Feature；步驟4：構建光子脈沖神經網絡，并利用所述訓練集對應的高維度特征Feature進行訓練，得到訓練好的光子脈沖神經網絡；步驟5：利用訓練好的光子脈沖神經網絡對所述測試集對應的高維度特征Feature進行處理，得到語音識別結果；其中，步驟4包括：41構建包括輸入層、輸出層、判別層的光子脈沖神經網絡；42對所述光子脈沖神經網絡進行初始化，并對所述訓練集對應的高維度特征Feature進行時間編碼，以將其轉換為輸出層VCSEL神經元的點火時間；43獲取所述輸出層VCSEL神經元的點火時間；44設置判別方式，并基于時間的權值更新所述輸出層VCSEL神經元的權值，以對網絡進行訓練；45重復步驟42-44，直至達到預設最大訓練次數，得到訓練好的光子脈沖神經網絡。

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