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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利一种基于机器学习的语音识别分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119785779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510281474.6，技术领域涉及：G10L15/18；该发明授权一种基于机器学习的语音识别分类方法及系统是由庄银霞;郭俊;董玉霞;谢梦怡;潘长安设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的语音识别分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的语音识别分类方法及系统，应用于数据处理技术领域。本申请对目标语音的应用场景信息进行领域特征提取，生成分类任务影响因子；对目标语音流信息进行时频分析处理，生成标准化语音特征矩阵；基于目标用户的分类需求信息对标准化语音特征矩阵进行特征维度筛选，生成目标声学特征向量；对目标语音的采集设备信息进行信号特性分析，生成设备补偿特征向量；基于声学训练集对预设语音分类模型进行迁移学习，生成自适应语音分类模型；将分类任务影响因子、目标声学特征向量和设备补偿特征向量输入自适应语音分类模型，通过注意力机制进行特征融合，生成带置信度的语音分类结果信息。

本发明授权一种基于机器学习的语音识别分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的语音识别分类方法，其特征在于，包括： 获取目标语音在预设场景下的语音流信息、目标语音的应用场景信息、目标用户的分类需求信息、目标语音的采集设备信息、预设语音分类模型和声学训练集，其中，目标语音在预设场景下的语音流信息包含不同信噪比、说话人特征、语速条件下的音频数据； 对所述目标语音的应用场景信息进行领域特征提取，生成分类任务影响因子，其中，所述分类任务影响因子为基于领域适配指数、实时性要求参数和容错阈值指标计算得到； 对目标语音流信息进行时频分析处理，生成标准化语音特征矩阵； 基于所述目标用户的分类需求信息对所述标准化语音特征矩阵进行特征维度筛选，生成目标声学特征向量，其中，所述目标声学特征向量包括韵律特征、音素概率分布特征和语境关联特征； 对所述目标语音的采集设备信息进行信号特性分析，生成设备补偿特征向量，其中，所述设备补偿特征向量包括采样率补偿系数、频响曲线校正参数和环境噪声基线值； 基于所述声学训练集对所述预设语音分类模型进行迁移学习，生成自适应语音分类模型； 将所述分类任务影响因子、所述目标声学特征向量和所述设备补偿特征向量输入所述自适应语音分类模型，通过注意力机制进行特征融合，生成带置信度的语音分类结果信息。

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