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龙图腾网获悉广州思正电子股份有限公司申请的专利基于声纹表征记忆的拾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：CN121075338B 。

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：202511625359.2，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于声纹表征记忆的拾音识别方法及系统是由冯建军设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声纹表征记忆的拾音识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及拾音识别技术领域，具体涉及基于声纹表征记忆的拾音识别方法及系统，该系统与方法通过通用声纹表征提取序列与动态声音特征提取序列的设置，在进行声纹表征记忆的拾音识别过程中，两者结合既避免了传统技术“全特征一次性提取”的资源浪费，又克服了“固定序列无法应对实时差异”的局限，同时配合早期终止机制识别到唯一用户即停止，进一步降低了计算成本，最终实现复杂干扰环境下识别稳健性、效率与精度的综合提升。

本发明授权基于声纹表征记忆的拾音识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于声纹表征记忆的拾音识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：定制可定期更新的通用声纹表征提取序列； 步骤二：每当收集到声音信号，对收集到的声音信号按照通用声纹表征提取序列进行声纹表征的依次提取，每提取出一个声纹表征，将该声纹表征标注为提取表征，获取声音信号中该提取表征的特征向量； 步骤三：获取用户声纹表征记忆库中各用户该提取表征的特征向量，进一步获取各用户该提取表征的表征向量相似度，依据表征向量相似度与表象向量相似度阈值的比较结果，判定用户是否为抓取用户； 步骤四：当存在抓取用户时，判定所有抓取用户中是否存在唯一表征用户，若存在唯一表征用户，判定该声音信号属于该唯一表征用户，若不存在唯一表征用户，定制动态声纹表征提取序列，按照动态声纹表征提取序列进行声纹表征的依次提取； 动态声纹表征提取序列的定制过程如下：获取通用声纹表征提取序列中除已经提取过的提取表征之外的其余类型声纹表征的表征动态优化抓取指数，将所有声纹表征按照表征动态优化抓取指数的数值由大至小依次排序，按排序序列标注为动态声纹表征提取序列； 一个类型声纹表征的表征动态优化抓取指数的获取过程如下：选择一个类型的声纹表征，从用户声纹表征记忆库中获取各抓取用户针对该类型声纹表征的特征向量，将每两个抓取用户针对该类型声纹表征的特征向量组合为一个目标表征比较组合，获取每个目标表征比较组合的表征向量相似度，进一步确定各抓取用户的单独对比差异指数，设置单独对比差异阈值，当抓取用户的单独对比差异指数低于单独对比差异阈值时，将该抓取用户标记为表征独立用户，当抓取用户的单独对比差异指数不低于单独对比差异阈值时，将该抓取用户标记为非表征独立用户，将非表征独立用户的总数量与表征独立用户的总数量进行比值计算，计算出非表征比值PPdc，将所有非表征独立用户的单独对比差异指数进行求和平均值计算，计算出非表征独立差异指数FCGA，获取系统当前时间之前所更新的n个通用声纹表征提取序列，获取每个通用声纹表征提取序列中该类型的声纹表征的排序序号，将该类型声纹表征的所有排序序号进行求和平均值计算，计算出平均排序序号Wac，将该类型声纹表征的所有排序序号进行两两比对，将比对的两个排序序号进行绝对差值计算，计算出排序序号波动值，将所有排序序号波动值进行求和平均值计算，计算出平均排序序号波动值Ydd，通过计算出该类型声纹表征的表征动态优化抓取指数，其中，h1为第一辅助系数，h2为第二辅助系数； 抓取用户的单独对比差异指数的确定过程如下：选择一个抓取用户，获取所有包含该抓取用户的所有目标表征比较组合并均标注为单独对比组合，将所有单独对比组合的表征向量相似度进行求和平均值计算，计算出该抓取用户的单独对比差异指数； 步骤五：当不存在抓取用户时继续按声纹表征提取序列对声音信号的下一个声纹表征进行特征提取。

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