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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于联邦学习的语音识别方法、系统和计算机设备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：CN116343760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310269664.7，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权基于联邦学习的语音识别方法、系统和计算机设备是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的语音识别方法、系统和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理领域，提供基于联邦学习的语音识别方法、系统和计算机设备，该方法通过学习端获取本地语音样本集，获取初始本地模型，并采用自编码网络进行特征提取处理得到输出值；根据输出值和样本标签对初始本地模型进行训练得到第一融合自适应参数；通过服务器得到第一全局融合参数；基于第一全局融合参数训练初始本地模型得到第二融合自适应参数，当满足预设的结束条件，得到目标本地模型，并通过服务器确定目标语音识别模型，应用端通过目标语音识别模型对语音数据进行语音识别。本申请实施例通过向服务器只传输模型的特征融合结构修改的参数，能够在减少模型参数量的同时，增加特征的表示能力，具有较高的语音识别准确率。

本发明授权基于联邦学习的语音识别方法、系统和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的语音识别方法，其特征在于，应用于语音识别系统，所述语音识别系统包括应用端、服务器和多个学习端，所述方法包括： 所述学习端获取本地语音样本集，所述语音样本集包括多个语音样本和各个所述语音样本对应的样本标签； 所述学习端获取初始本地模型，所述初始本地模型的自编码网络进行以下处理：对各个所述语音样本进行第一特征提取处理得到第一语音特征集，对所述第一语音特征集进行第二特征提取处理得到第二语音特征集，将所述第一语音特征集和所述第二语音特征集进行第一融合处理，得到第三语音特征集，将所述第一语音特征集、所述第二语音特征集和所述第三语音特征集进行第二融合处理，得到输出值； 所述学习端根据所述输出值和所述样本标签对所述初始本地模型进行训练，以得到第一融合自适应参数；其中，所述第一融合自适应参数为进行第一融合处理的权重和偏置； 所述学习端向所述服务器发送所述第一融合自适应参数，并接收来自所述服务器发送的对所述第一融合自适应参数进行聚合得到的第一全局融合参数； 所述学习端基于所述第一全局融合参数训练所述初始本地模型，得到第二融合自适应参数，在满足预设的结束条件下，得到所述第二融合自适应参数对应的目标本地模型，并将所述目标本地模型发送至所述服务器； 在不满足预设的结束条件的情况下，所述学习端向所述服务器发送所述第二融合自适应参数； 所述学习端接收来自所述服务器发送的对所述第二融合自适应参数进行聚合得到的第二全局融合参数； 所述学习端基于所述第二全局融合参数训练所述初始本地模型； 所述服务器根据每个所述学习端发送的所述目标本地模型确定目标语音识别模型，并将所述目标语音识别模型发送至所述应用端； 所述应用端通过所述目标语音识别模型对输入的语音数据进行语音识别。

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