恭喜腾讯美国有限责任公司陈建树获国家专利权
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龙图腾网恭喜腾讯美国有限责任公司申请的专利一种用于使用无监督学习来生成自动语音识别模型的方法和相关装置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：CN113939868B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202080013128.5，技术领域涉及：G10L15/08；该发明授权一种用于使用无监督学习来生成自动语音识别模型的方法和相关装置是由陈建树;俞承柱;俞栋;叶迟宽设计研发完成，并于2020-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于使用无监督学习来生成自动语音识别模型的方法和相关装置在说明书摘要公布了：一种用于使用无监督学习来生成自动语音识别ASR模型的方法包括由设备获得文本信息。该方法包括由设备确定与文本信息相关联的音素序列组。该方法包括由设备获得语音波形数据。该方法包括由设备确定与语音波形数据相关联的音素边界组。该方法包括：基于确定与文本信息相关联的音素序列组并且基于确定与语音波形数据相关联的音素边界组，由该设备使用输出分布匹配ODM技术来生成ASR模型。
本发明授权一种用于使用无监督学习来生成自动语音识别模型的方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种用于使用无监督学习来生成自动语音识别ASR模型的方法，其特征在于，所述方法包括：由设备获得文本信息；由所述设备确定与所述文本信息相关联的音素序列组；由所述设备获得语音波形数据；由所述设备使用长短期记忆LSTM循环神经网络RNN的遗忘门的激活信号，确定与所述语音波形数据相关联的音素边界组；以及由所述设备基于所述音素序列组和所述音素边界组，使用目标函数来生成ASR模型；由所述设备在生成ASR模型的基础上确定是否满足训练条件，所述训练条件包括满足阈值的音素边界细化次数；由所述设备在确定满足阈值的音素边界细化次数的基础上，对ASR模型进行后处理；所述目标函数为LODM表示经验输出分布匹配ODM成本函数，目标函数被表示为经验ODM成本函数LODM和音素平滑成本函数LPS的组合，λ表示控制经验ODM成本函数与音素平滑函数之间的权衡的正则化参数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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