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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利语音识别系统训练方法、电子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：CN115762494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211586790.7，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权语音识别系统训练方法、电子设备和存储介质是由薛少飞;唐健;刘亚祝设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别系统训练方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开语音识别系统训练方法、电子设备和存储介质，其中，一种语音识别系统训练方法，包括：针对所述语音合成模型要合成的语音场景，使用与所述语音场景同源的真实语音‑文本数据对训练所述音素分类模型；将真实语音数据输入至训练好的音素分类模型得到所述语音合成模型的训练数据，利用所述训练数据对所述语音合成模型进行训练；至少将文本数据输入至训练好的语音合成模型中得到合成语音，将所述文本数据和所述合成语音组成合成语音‑文本数据对；至少将所述合成语音‑文本数据对用于所述语音识别模型的训练。通过训练音素语音识别分类器对语音识别数据进行标注，从而可以实现减小合成语音数据与真实语音数据之间的差异。

本发明授权语音识别系统训练方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音识别系统训练方法，所述语音识别系统包括音素分类模型、语音合成模型和语音识别模型，包括： 针对所述语音合成模型要合成的语音场景，使用与所述语音场景同源的真实语音-文本数据对训练所述音素分类模型； 将真实语音数据输入至训练好的音素分类模型，得到带时间戳的音素序列，所述音素序列为所述语音合成模型的训练数据； 利用所述训练数据训练多说话人语音合成模型，并通过迁移学习方法迭代得到多个特定说话人语音合成模型； 至少将文本数据和参考语音数据输入至训练好的特定说话人语音合成模型中，得到合成语音，将所述文本数据和所述合成语音组成合成语音-文本数据对； 至少将所述合成语音-文本数据对与真实语音-文本数据对联合输入至所述语音识别模型中进行训练，其中，所述语音识别模型为自适应建模的语音识别模型，所述自适应建模的语音识别模型通过自适应建模方法针对真实语音和合成语音进行建模，在保持主要参数共享的同时，引入了一定量的独立可调参数，使得模型既能够学习到两种音频中共性的文本信息，又能够学习到两种音频的差异性。

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