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龙图腾网获悉中航信移动科技有限公司申请的专利一种基于小样本的机舱人声识别方法、介质及设备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：CN120220661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510672092.6，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种基于小样本的机舱人声识别方法、介质及设备是由籍焱;尚亚南;栗滕;张江东;王超;张丽颖设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本的机舱人声识别方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于小样本的机舱人声识别方法、介质及设备，涉及语音识别技术领域，所述方法基于复合损失函数对初始语音识别模型进行训练以获取目标语音识别模型，能从多个维度对模型进行优化，只需使用少量的样本数据对模型进行训练，并且复合损失函数结合了多个损失函数，使模型在每次更新时能够从多个方向进行调整，从而加速收敛过程，此外，复合损失函数中的强化学习损失函数是基于模型预测分布和字符错误率确定的损失函数，能够更好地处理吞字或连字等现象，使模型生成更贴近实际输出的序列；将目标舱音输入到目标语音识别模型中以获取目标舱音对应的预测文本，提高了机舱人声识别的速度还确保预测文本能够精确反映舱音中的实际内容。

本发明授权一种基于小样本的机舱人声识别方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的机舱人声识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、使用目标样本数据集D对初始语音识别模型进行训练以获取目标语音识别模型，其中，D中包括若干个目标样本音频和每一目标样本音频对应的实际文本，用于训练初始语音识别模型的复合损失函数L符合如下条件： L=α×Lnum+β×Lcer+γ×Lcross-entroy+μ×Lctc，Lnum为长度损失函数，Lcer为强化学习损失函数，Lcross-entroy为交叉熵损失函数，Lctc为CTC损失函数，α为Lnum对应的权重参数，β为Lcer对应的权重参数，γ为Lcross-entroy对应的权重参数，μ为Lctc对应的权重参数；Lcer符合如下条件： Lcer=Ex-D[Epy1|x[cery1，y]]，x为D中的目标样本音频，y为x对应的实际文本，y1为目标语音识别模型预测的文本，Ex-D[]表示对D中的所有x进行期望值计算；Epy1|x[cery1，y]表示在给定输入x的条件下，根据目标语音识别模型输出的概率分布，计算y1和y之间的字符错误率的期望值；py1|x为给定输入x的条件下，目标语音识别模型输出y1的概率；cery1，y为y1和y之间的字符错误率； S2、将目标舱音输入到目标语音识别模型中以获取目标舱音对应的预测文本，预测文本为目标语音识别模型输出的文本，目标舱音为初始舱音中包含人声的音频片段，初始舱音为从目标航空器的机舱中采集到的音频；其中，目标语音识别模型包括：音频特征融合模块、编码模块、字数识别模块和解码模块，其中，编码模块包括若干个CNN层和若干个编码器，字数识别模块包括卷积层和全连接神经网络，解码模块包括若干个非自回归解码器。

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