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龍圖騰網(wǎng)恭喜招聯(lián)消費(fèi)金融股份有限公司申請的專利語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114141237B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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)的專利申請?zhí)?專利號為：202111309392.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/06；該發(fā)明授權(quán)語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)是由詹維典;徐偉;林昊;張文鋒;納穎泉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及一種語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取具有相同音頻采樣率的音頻集合；對音頻集合的每個(gè)音頻進(jìn)行時(shí)序特征和頻率特征提取處理，得到音頻對應(yīng)的包括時(shí)序和頻率特征信息的特征矩陣數(shù)據(jù)；在迭代訓(xùn)練語音識別模型的過程中，針對每個(gè)音頻，通過語音識別模型對音頻對應(yīng)的特征矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到每一時(shí)間幀的音素概率分布，以生成音頻對應(yīng)的音素概率分布矩陣；基于音素概率分布矩陣和針對音頻標(biāo)注的文本語句，確定得到語音識別模型前向傳播的音素對齊損失值；基于音素對齊損失值調(diào)整語音識別模型的模型參數(shù)以繼續(xù)迭代，直至滿足迭代停止條件，得到訓(xùn)練好的語音識別模型。采用本方法能夠提高語音識別準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種語音識別方法，其特征在于，所述方法包括：獲取具有相同音頻采樣率的音頻集合；對所述音頻集合的每個(gè)音頻進(jìn)行時(shí)序特征和頻率特征提取處理，得到所述音頻對應(yīng)的包括時(shí)序和頻率特征信息的特征矩陣數(shù)據(jù)；在使用所述音頻集合迭代訓(xùn)練語音識別模型的過程中，針對每個(gè)音頻，通過所述語音識別模型對所述音頻對應(yīng)的所述特征矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述音頻中每一時(shí)間幀的音素概率分布，以生成所述音頻對應(yīng)的音素概率分布矩陣；基于所述音素概率分布矩陣和針對所述音頻標(biāo)注的文本語句，確定得到所述語音識別模型前向傳播的音素對齊損失值；基于所述音素對齊損失值調(diào)整所述語音識別模型的模型參數(shù)以繼續(xù)迭代，直至滿足迭代停止條件，得到訓(xùn)練好的語音識別模型。

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