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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于大模型的自动语音识别方法及系统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：CN120564696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511044597.4，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权一种基于大模型的自动语音识别方法及系统是由王朝阳;李伟龙;孙立新;张文倩;刘祥元;葛可非设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的自动语音识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于语音识别领域，提供了一种基于大模型的自动语音识别方法及系统，获取待识别语音数据，将其转换为文本数据；利用预训练的语言检测模型对待识别语音数据转换后的文本数据进行粗筛，识别文本数据中是否存在问题，存在则利用训练后的大模型进行精筛，对文本数据进行深度的语义和结构分析，识别问题所属的问题类型，如果是单一问题类型，调用预设的知识库和预设规则，利用训练后的大模型对文本数据存在的问题进行修正；如果是复合问题类型，通过策略优先级矩阵，确定修正优先级，对复合问题类型进行排序，按照排序的优先级，调用预设的知识库和预设规则，利用训练后的大模型对文本数据存在的问题进行依次修正。本发明提升了用户体验。

本发明授权一种基于大模型的自动语音识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的自动语音识别方法，其特征是，包括以下步骤： 获取待识别语音数据，对待识别语音数据进行预处理； 提取预处理后的语音数据的信息特征，将其转换为文本数据； 利用预训练的语言检测模型对待识别语音数据转换后的文本数据进行粗筛，识别文本数据中是否存在问题，如果否，则结束流程，否则，利用训练后的大模型进行精筛，对文本数据进行深度的语义和结构分析，识别问题所属的问题类型，如果是单一问题类型，调用预设的知识库和预设规则，利用训练后的大模型对文本数据存在的问题进行修正；所述大模型的训练过程包括：获取存在不同问题的语音数据转换后的文本数据作为样本，以及各样本对应的标注难度系数，根据各样本对应的标注难度系数，调整相应问题类型的样本数据比例，以保证样本中标注难度系数大于设定值的样本比例大于等于设定值； 获取存在不同问题的语音数据转换后的文本数据作为样本的过程中，所述标注难度系数根据平均单句标注耗时、标注员间一致率和专家复核修改率综合确定，基于标注难度系数，调整相应问题类型的样本数据比例的过程为： ； 其中，为第i类问题的调整后比例，为第i类问题的原始比例，为第i类问题的标注难度系数，为平均标注难度系数，为强度调节因子，为守恒因子，其中： ； 其中，为修正调整量，确保数据增加的比例与减少的比例相等； 且调整后的样本数据比例设置有单类比例上限； 如果是复合问题类型，通过策略优先级矩阵，确定修正优先级，对复合问题类型进行排序，按照排序的优先级，调用预设的知识库和预设规则，利用训练后的大模型对文本数据存在的问题进行依次修正； 所述通过策略优先级矩阵，确定修正优先级，对复合问题类型进行排序，按照排序的优先级对问题进行依次修复的过程包括：基于语义影响程度和修正难度，设计策略优先级矩阵，所述策略优先级矩阵中，对各类问题的语义影响程度和修正难度进行综合评价，并根据评价结果排序，语义影响程度越高、修正难度越大的问题类型，优先级越高。

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