恭喜中国科学技术大学郭武获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利语音自适应识别方法、系统、设备及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：CN114187900B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111482314.6，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权语音自适应识别方法、系统、设备及存储介质是由郭武;丁枫林设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本语音自适应识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语音自适应识别方法、系统、设备及存储介质，解决了语音识别声学建模的在线说话人自适应问题，通过引入一个辅助网络即多个基于注意力的门控缩放自适应层构成网络实现对主网络即声学模型的自适应学习，同时，辅助网络采用自注意力机制可以学习更加区分性的说话人个性特征，从而提升识别率。
本发明授权语音自适应识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音自适应识别方法，其特征在于，包括：利用声学模型将输入的语音序列编码为深度特征序列，编码过程中相关词典内增加有空白标签，所述声学模型为基于CTC的端到端模型；将CTC准则作用在深度特征序列上，将深度特征序列转换为概率分布序列，在转换过程中，每一深度特征均通过声学模型的若干隐藏层进行激活，且至少一个隐藏层通过相应的基于注意力的门控缩放自适应层生成相应深度特征的缩放变换向量，并利用缩放变换向量对相应隐藏层的激活输出重新加权；其中，所述基于注意力的门控缩放自适应层用于捕捉句子级声学建模的深度特征中相关信息，使语音序列每一帧都包含其他所有帧的信息；在语音识别时，利用所述概率分布序列计算增加空白标签后词典元素中构成的任一路径的条件概率，根据条件概率进行路径聚合，删除路径中空白标签，并合并连续重复标签获得的标签序列即为识别结果。
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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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