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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降低命令词误识别的语音识别方法、装置、设备及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：CN120808762B 。

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：202511304429.4，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权降低命令词误识别的语音识别方法、装置、设备及介质是由李杰设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本降低命令词误识别的语音识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及到语音识别技术领域，公开了一种降低命令词误识别的语音识别方法、装置、设备及介质；其中方法先训练初始CTC语音识别模型至验证集收敛，得到收敛模型；再基于收敛模型输出的原始输出值，通过路径搜索算法筛选多条候选路径；随后计算参考路径的CTC损失并取相反数作为参考路径得分，将每条候选路径得分与参考路径得分对比运算得到对比损失；最后将CTC损失与对比损失加权求和得到总损失，利用总损失迭代调整收敛模型参数，得到目标语音识别模型。该方法能强化正确与错误路径区分度，提升模型判别能力，降低误识别概率，满足用户对识别准确性的需求，适配嵌入式设备场景。

本发明授权降低命令词误识别的语音识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种降低命令词误识别的语音识别方法，其特征在于，包括： 对初始CTC语音识别模型进行训练，直至模型在验证集上收敛，得到收敛模型； 基于所述收敛模型输出的原始输出值，采用路径搜索算法进行候选路径筛选，得到多条候选路径； 对参考路径进行CTC损失计算，将所述CTC损失的相反数作为参考路径得分； 将每条所述候选路径的路径得分与所述参考路径得分进行对比运算，得到对比损失； 将所述CTC损失与所述对比损失进行加权求和，得到总损失，利用所述总损失对所述收敛模型的参数进行迭代调整，得到目标语音识别模型； 所述对参考路径进行CTC损失计算，将所述CTC损失的相反数作为参考路径得分的步骤，包括： 获取所述收敛模型输出的未经过归一化处理的第二原始输出值； 确定所述参考路径对应的目标音素序列，所述目标音素序列为由一个训练批次中所有样本音素标识序列拼接形成的序列； 获取输入音频经所述收敛模型计算后的实际时长作为第二原始输出值的输入长度； 获取训练批次中每个样本对应的音素序列实际长度作为目标音素序列的目标长度； 将所述第二原始输出值、所述目标音素序列、所述输入长度及所述目标长度输入CTC损失计算函数，计算得到损失值； 将所述损失值取相反数，得到参考路径得分； 所述将所述CTC损失与所述对比损失进行加权求和，得到总损失，利用所述总损失对所述收敛模型的参数进行迭代调整，得到目标语音识别模型的步骤，包括： 获取所述参考路径对应的CTC损失及各所述候选路径对应的对比损失； 设定对比损失对应的权重参数，将所述对比损失与所述权重参数进行相乘运算，得到加权对比损失； 将所述CTC损失与所述加权对比损失进行求和运算，得到总损失； 基于所述总损失，通过反向传播方式对所述收敛模型的参数进行迭代调整，得到目标语音识别模型。

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