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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210078771.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/26；該發(fā)明授權(quán)基于BRNN的電網(wǎng)調(diào)度復(fù)雜語(yǔ)音識(shí)別方法、系統(tǒng)及終端是由童浩;陳筱;李含宇;梁少華;封雨欣;熊玉仙;付裕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于BRNN的電網(wǎng)調(diào)度復(fù)雜語(yǔ)音識(shí)別方法、系統(tǒng)及終端在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于BRNN的電網(wǎng)調(diào)度復(fù)雜語(yǔ)音識(shí)別方法、系統(tǒng)及終端，涉及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：獲取原始語(yǔ)音信息，并對(duì)原始語(yǔ)音信息進(jìn)行預(yù)處理后得到語(yǔ)音數(shù)據(jù)；提取語(yǔ)音數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征參數(shù)，得到關(guān)鍵特征序列；構(gòu)建初始聲學(xué)模型，并以數(shù)據(jù)集訓(xùn)練初始聲學(xué)模型后得到最終聲學(xué)模型；將關(guān)鍵特征序列輸入最終聲學(xué)模型，得到原始語(yǔ)音信息識(shí)別后的文字文本；初始聲學(xué)模型為結(jié)合BRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CTC目標(biāo)損失函數(shù)所構(gòu)建的端對(duì)端方式的BRNN?CTC模型，BRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以聲母和韻母為基本單元構(gòu)建得到。本發(fā)明以聲母和韻母為基本單元構(gòu)建得到BRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其BRNN?CTC模型在復(fù)雜環(huán)境下具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于BRNN的電網(wǎng)調(diào)度復(fù)雜語(yǔ)音識(shí)別方法、系統(tǒng)及終端在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于BRNN的電網(wǎng)調(diào)度復(fù)雜語(yǔ)音識(shí)別方法，包括以下步驟：獲取原始語(yǔ)音信息，并對(duì)原始語(yǔ)音信息進(jìn)行預(yù)處理后得到語(yǔ)音數(shù)據(jù)；提取語(yǔ)音數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征參數(shù)，得到關(guān)鍵特征序列；構(gòu)建初始聲學(xué)模型，并以數(shù)據(jù)集訓(xùn)練初始聲學(xué)模型后得到最終聲學(xué)模型；將關(guān)鍵特征序列輸入最終聲學(xué)模型，得到原始語(yǔ)音信息識(shí)別后的文字文本；其特征是，所述初始聲學(xué)模型為結(jié)合BRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CTC目標(biāo)損失函數(shù)所構(gòu)建的端對(duì)端方式的BRNN-CTC模型，BRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以聲母和韻母為基本單元構(gòu)建得到；所述原始語(yǔ)音信息的預(yù)處理包括：預(yù)加重，將原始語(yǔ)音信息進(jìn)行高通濾波以增強(qiáng)高頻的信號(hào)、削弱低頻的信號(hào)后得到語(yǔ)音信號(hào)；分幀，采用重疊采樣法來(lái)進(jìn)行分幀，幀的長(zhǎng)度為10Ms-30Ms，幀移與幀長(zhǎng)之比在0到0.5之間；加窗，采用漢明窗函數(shù)將分幀之后的每一幀的元素與窗序列對(duì)應(yīng)的元素進(jìn)行的變換計(jì)算；端點(diǎn)檢測(cè)，基于短時(shí)能量和短時(shí)平均過(guò)零率進(jìn)行有效語(yǔ)音檢測(cè)；所述初始聲學(xué)模型具體為：設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)為S＝{x1,z1,x2,z2,...xN,zN}，其中樣本數(shù)量為N，樣本為x，x＝x1,x2,x3,...,xT，xi∈Rm,表示一個(gè)樣本分為T(mén)幀，xi表示第i幀的特征參數(shù)，標(biāo)簽為z，z＝z1,z2,z3,...zU，表示樣本x對(duì)應(yīng)的正確的音素；特征經(jīng)過(guò)兩個(gè)RNN處理之后，再經(jīng)過(guò)softmax計(jì)算得到音素的后驗(yàn)概率y，表示在時(shí)刻t音素為k的概率，一幀上所有的音素概率加起來(lái)為1，即

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