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龙图腾网获悉深圳市友杰智新科技有限公司申请的专利基于声学模型的语音识别方法、计算机设备和存储介质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：CN120783731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511286713.3，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权基于声学模型的语音识别方法、计算机设备和存储介质是由王维设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声学模型的语音识别方法、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于声音识别领域，公开了一种基于声学模型的语音识别方法、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待识别语音的语音特征；将语音特征输入声学模型，由模型输出识别结果；其中，时序处理网络层通过预训练的门控融合单元，先确定当前输入需预看未来帧占上下文信息的比值，再基于该比值计算预看未来帧数量并获取对应未来帧，结合未来帧计算长时上下文表示，处理后输出给下一层网络。本发明通过动态调整预看未来帧数量，解决了现有技术中延迟与准确率静态绑定的问题，对简单命令词实现低延迟响应，对易混淆指令通过多预看未来帧提升识别准确率，实现延迟与准确率的平衡，提升了语音识别系统性能与用户体验。

本发明授权基于声学模型的语音识别方法、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于声学模型的语音识别方法，其特征在于，所述声学模型中包括多层依次连接的具有时序处理能力的时序处理网络层，所述方法包括： 获取待识别语音的语音特征； 将所述语音特征输入所述声学模型中进行语音识别，输出识别结果； 其中，所述声学模型中时序处理网络层对输入的处理方法，包括： 计算当前输入的短时上下文表示； 通过预训练的门控融合单元，确定识别出当前输入需要预看未来帧占上下文信息的比值； 基于所述比值计算预看未来帧的数量，等待并获取所述数量的未来帧； 结合所述数量的未来帧，计算得到长时上下文表示； 对所述长时上下文表示进行处理，并输出给下一层网络，包括：将所述短时上下文表示和所述长时上下文表示进行加权计算，得到融合后的上下文表示，并将所述融合后的上下文表示输出给下一层网络； 所述将所述短时上下文表示和所述长时上下文表示进行加权计算，得到融合后的上下文表示，包括： 通过融合公式计算得到所述融合后的上下文表示，所述融合公式为： 其中，为融合后的上下文表示；为短时上下文表示；为长时上下文表示；是门控融合单元基于输入计算得到融合权重值，该融合权重值表示应该融合多少比例的未来帧。

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