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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析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：CN119274542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411529131.9，技术领域涉及：G10L15/01；该发明授权一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法是由张欣;陈芸;张雨桐;张艺颖;钟天阳;谢松云;谢辛舟设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法，属于人工智能与语音识别领域。包括：获取Transformer自动语音识别模型；获取音频数据；将音频数据输入Transformer自动语音识别模型，通过前向传播获取模型中各层的多个注意力头的权重矩阵，提取模型输出的单词文本；对每个注意力头的权重矩阵在给定时间内进行求平均处理，得到该注意力头的人工神经活动；使用皮尔逊相关系数对所述注意力头的人工神经活动进行相关性计算得到相关系数，基于相关系数构建功能连接矩阵；计算功能连接矩阵的图论参数；计算输出的单词文本的单词错误率；基于图论参数和单词错误率，分析Transformer自动语音识别模型的性能。本发明方法对Transformer自动语音识别模型的性能分析提供依据。

本发明授权一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图论的Transformer自动语音识别模型的性能分析方法，其特征在于，包括： 获取Transformer自动语音识别模型，所述Transformer自动语音识别模型采用多层结构，包含多个注意力头； 获取音频数据，对所述音频数据进行预处理； 将所述音频数据输入所述Transformer自动语音识别模型，通过前向传播获取模型中各层的多个注意力头的权重矩阵，提取模型输出的单词文本； 对每个注意力头的权重矩阵在给定时间内进行求平均处理，得到该注意力头的人工神经活动； 使用皮尔逊相关系数对所述注意力头的人工神经活动进行相关性计算得到相关系数，基于所述相关系数构建功能连接矩阵；计算所述功能连接矩阵的图论参数； 计算所述输出的单词文本的单词错误率； 基于所述图论参数和所述单词错误率，分析Transformer自动语音识别模型的性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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