西安理工大学张枭雄获国家专利权
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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种基于AdLoRA Plus的低资源语言自适应语音识别方法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：CN119943052B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510037717.1，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权一种基于AdLoRA Plus的低资源语言自适应语音识别方法是由张枭雄;邱原;姬文江;朱磊;郭铨霖;黄迁华;刘作;黎聪;陈星辰;陈雄博设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于AdLoRA Plus的低资源语言自适应语音识别方法在说明书摘要公布了：本申请属于语音识别技术领域。本申请提供一种基于AdLoRAPlus的低资源语言自适应语音识别方法。本公开实施例通过引入AdLoRAPlus微调技术，在低资源语言环境下显著提升了Whisper模型的语音识别精度。通过低秩适配器层和动态学习率调节，在有限的训练数据下实现了高效的参数更新。采用冻结基础参数的策略，仅对AdLoRAPlus适配器层进行训练，显著降低了计算开销和训练时间，同时保持预训练知识并防止过拟合。具备广泛的适应性和扩展性，确保在实际应用中表现出色。有效提升了语音识别精度、推理效率及训练效率，解决了现有技术在小语种和特定领域应用中的多项挑战，具有重要的实际应用价值。
本发明授权一种基于AdLoRA Plus的低资源语言自适应语音识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AdLoRA Plus的低资源语言自适应语音识别方法，其特征在于，该方法包括： 获取语音数据，并利用Whisper模型对所述语音数据进行初步转录，以得到文本数据集； 利用大语言模型对所述文本数据集进行处理，以筛选出常用场景对话文本； 对所述常用场景对话文本进行精确转录，以得到转录语音数据，并结合所述常用场景对话文本，以得到带标签语音数据集； 对所述带标签语音数据集进行预处理，并将预处理后的所述带标签语音数据集按照预设比例划分为训练数据集和测试数据集； 在所述Whisper模型中添加AdLoRA Plus微调模块，利用所述训练数据集和所述测试数据集进行训练，并结合所述Whisper模型的权重，以得到训练好的优化模型； 将待识别语音输入至所述训练好的优化模型中，以得到预测文本数据。
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