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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利语音识别方法、系统、设备、储存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：CN116259305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310250837.0，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权语音识别方法、系统、设备、储存介质是由杨媛媛;金东国设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别方法、系统、设备、储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了语音识别方法、系统、设备、储存介质，用于获取原始语音，并将所述原始语音输送到已训练好的Adam‑BP神经网络中，以输出语音识别结果；其中已构建好的Adam‑BP神经网络训练过程如下：S1：对Adam‑BP神经网络模型进行初始化设置；S2：收集训练样本集，并将所述训练样本集输入到Adam‑BP神经网络中，S3：定义Adam‑BP神经网络的目标函数；S4：利用目标函数反向传播更新参数向量，并将参数向量应用到Adam‑BP神经网络中，循环进入步骤S2中，进行迭代更新参数向量，直至满足收敛条件；该语音识别方法可以实现对会场的语音智能识别，包括译员难以听辨的方言和俚语，辅助译员的同声传译工作，提高了译员的同声传译的效率和质量。

本发明授权语音识别方法、系统、设备、储存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，包括如下步骤： 获取原始语音，并将所述原始语音输送到已训练好的Adam-BP神经网络中，以输出语音识别结果； 其中已构建好的Adam-BP神经网络训练过程如下： S1：对Adam-BP神经网络模型中的神经网络结构参数和超参数进行初始化设置，其中结构参数和超参数包括Adam-BP神经网络的节点数、网络层数、学习率以及指数衰减率参数； S2：收集训练样本集，并将所述训练样本集输入到Adam-BP神经网络中，计算Adam-BP神经网络的输出，其中为输出层权值；为输出层阈值，m为神经网络的输出层节点数，为隐含层节点的输出，=1,2···，为隐含层节点数； S3：定义Adam-BP神经网络的目标函数，其中为第个样本的真实值，为Adam-BP神经网络第个样本的预测值，为参数向量； S4：利用目标函数反向传播更新参数向量，并将参数向量应用到Adam-BP神经网络中，若Adam-BP神经网络中损失函数的值仍大于预先所设定的阈值且迭代次数尚未达到最大值，则循环进入步骤S2中，进行迭代更新参数向量，直至满足收敛条件； 在步骤S4中，具体包括： 计算Adam-BP神经网络梯度的一阶矩估计和二阶矩估计的校正以及更新后梯度的一阶矩估计和二阶矩估计； 基于校正后的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计更新参数向量，并将参数向量应用到Adam-BP神经网络中； 若Adam-BP神经网络中损失函数的值仍大于预先所设定的阈值且迭代次数尚未达到最大值，则循环进入步骤S2中，进行迭代更新参数向量，直至满足收敛条件； 其中，Adam-BP神经网络梯度的一阶矩估计和二阶矩估计的偏差校正以及更新后梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，具体公式如下： 其中：和分别是梯度一阶矩估计和二阶矩估计的指数衰减率；另外，和分别是指第i个参数在第k次迭代时，当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，和分别是指第i个参数在第k+1次迭代时，当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，和分别是和的偏差修正。

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