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龙图腾网获悉合肥讯飞数码科技有限公司申请的专利语音识别方法及相关装置、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：CN114842833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210514378.8，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权语音识别方法及相关装置、电子设备和存储介质是由宣璇;方磊;周振昆;胡鹏;方四安设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别方法及相关装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语音识别方法及相关装置、电子设备和存储介质，其中，语音识别方法包括：获取待识别语音；基于语音识别模型对待识别语音进行识别，得到识别文本；其中，语音识别模型包括编码网络和解码网络，编码网络基于样本第一干净语音经特征聚类并量化后的帧级第一量化特征、样本第一带噪语音的帧级带噪语音特征之间的对比损失训练得到，样本第一带噪语音由样本第一干净语音加噪得到，解码网络在编码网络训练收敛之后基于样本第二带噪语音进行有监督训练得到。上述方案，够在低信噪比和低资源的场景下，提升语音识别性能。

本发明授权语音识别方法及相关装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别语音； 基于语音识别模型对所述待识别语音进行识别，得到识别文本； 其中，所述语音识别模型包括编码网络和解码网络，所述编码网络基于样本第一干净语音经特征聚类并量化后的帧级第一量化特征、样本第一带噪语音的帧级带噪语音特征之间的对比损失训练得到，所述样本第一带噪语音由所述样本第一干净语音加噪得到，所述解码网络在所述编码网络训练收敛之后基于样本第二带噪语音进行有监督训练得到，所述对比损失的获取步骤包括： 提取所述样本第一带噪语音的帧级深度语音特征； 在掩蔽所述样本第一带噪语音中若干语音帧的情况下，基于所述帧级深度语音特征进行上下文编码，得到所述样本第一带噪语音各所述语音帧的帧级带噪语音特征； 基于与所述帧级带噪语音特征位于相同时序的帧级第一量化特征所属聚类集合对应的特征投影参数，对所述帧级带噪语音特征进行特征投影，得到所述帧级带噪语音特征的帧级带噪投影特征； 基于与所述帧级带噪语音特征位于相同时序的帧级第一量化特征、所述帧级带噪语音特征的帧级带噪投影特征之间的特征相似度，得到所述对比损失，且在所述编码网络的训练过程中，基于所述对比损失，调整所述编码网络的网络参数和所述特征投影参数。

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