北京百度网讯科技有限公司张睿卿获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利流式语音识别模型的训练方法、装置、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：CN114898742B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210449547.4，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权流式语音识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质是由张睿卿;何中军;吴华设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本流式语音识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种流式语音识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及语音识别、深度学习等人工智能领域。流式语音识别模型的训练方法包括：基于整条语音样本，获取当前时刻的前缀语音信号；采用潜在特征提取模型，对输入的所述当前时刻的前缀语音信号进行特征提取处理；对潜在特征进行掩码处理，以获得掩码后的潜在特征；采用所述上下文特征提取模型，对输入的所述掩码后的潜在特征进行特征提取处理；基于所述上下文特征，构建损失函数；基于所述损失函数，调整所述潜在特征提取模型的模型参数和所述上下文特征提取模型的模型参数。本公开可以提高语音识别准确度。
本发明授权流式语音识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种流式语音识别模型的训练方法，所述流式语音识别模型包括潜在特征提取模型和上下文特征提取模型，所述方法包括： 基于整条语音样本，获取当前时刻的前缀语音信号，所述当前时刻的前缀语音信号包括：所述整条语音样本中的所述当前时刻之前的语音信号； 采用所述潜在特征提取模型，对输入的所述当前时刻的前缀语音信号进行特征提取处理，以输出潜在特征； 对所述潜在特征进行掩码处理，以获得掩码后的潜在特征； 采用所述上下文特征提取模型，对输入的所述掩码后的潜在特征进行特征提取处理，以输出上下文特征； 基于所述上下文特征，构建损失函数； 基于所述损失函数，调整所述潜在特征提取模型的模型参数和所述上下文特征提取模型的模型参数； 所述基于所述上下文特征，构建损失函数，包括： 对所述潜在特征进行量化处理，以获得量化特征； 基于所述上下文特征和所述量化特征，构建损失函数。
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