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龍圖騰網恭喜京東科技信息技術有限公司申請的專利混合語言語音識別模型的生成方法及裝置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：CN115064154B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210600930.5，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權混合語言語音識別模型的生成方法及裝置是由李清濤設計研發完成，并于2022-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本混合語言語音識別模型的生成方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提出一種混合語言語音識別模型的生成方法及裝置，其中，方法包括：利用自監督學習模型對音頻樣本中每幀音頻數據進行特征提取，獲取每幀音頻數據對應的特征向量；將特征向量分別輸入到初始混合語言語音識別模型中的語種識別網絡和語音識別網絡，以獲取每幀音頻數據對應的語種概率分布及詞概率分布；根據語種概率分布、詞概率分布及標注文本，確定每幀音頻數據對應的損失值；基于各幀音頻數據對應的損失值，分別對語種識別網絡和語音識別網絡進行修正，以獲取混合語言語音識別模型。該方法通過將自監督學習模型作為特征提取器對音頻樣本進行預處理，解決了混合語言語音識別中由于數據稀疏帶來的特征不足問題，提高了模型的識別準確率。

本發明授權混合語言語音識別模型的生成方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種混合語言語音識別模型的生成方法，其特征在于，包括：獲取訓練數據集，其中，訓練數據集中包括音頻樣本及所述音頻樣本對應的標注文本；利用自監督學習模型對所述音頻樣本中每幀音頻數據進行特征提取，以獲取每幀音頻數據對應的特征向量，其中，所述自監督學習模型是利用多個語種的音頻數據通過自監督訓練得到的；將所述特征向量分別輸入到初始混合語言語音識別模型中的語種識別網絡和語音識別網絡，以獲取每幀音頻數據對應的語種概率分布及詞概率分布；獲取所述詞概率分布中每個詞對應的概率與所述語種概率分布中該詞所屬語種對應的概率的乘積，將所述乘積作為所述每個詞對應的第一概率；計算所述每個詞對應的第一概率之和得到第二概率，并計算所述每個詞的第一概率與所述第二概率之間的比值，并將所述比值作為更新后的詞概率分布；根據所述語種概率分布、所述更新后的詞概率分布及所述標注文本，確定每幀音頻數據對應的損失值；基于所述各幀音頻數據對應的損失值，分別對所述語種識別網絡和所述語音識別網絡進行修正，以獲取混合語言語音識別模型。

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