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龙图腾网获悉阿波罗智联(北京)科技有限公司申请的专利语音识别模型的训练方法、语音识别方法、装置及车辆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：CN115547310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211150695.2，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权语音识别模型的训练方法、语音识别方法、装置及车辆是由赵情恩;常全有;崔晓娟;吴法民;熊新雷;张明月;庞敏辉;周华设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别模型的训练方法、语音识别方法、装置及车辆在说明书摘要公布了：本公开提供了一种语音训练模型的训练方法、语音识别方法、装置及车辆。涉及数据处理技术领域，尤其涉及智能座舱、人工智能、语音技术领域。具体实现方案为：基于训练集训练语音识别模型的第一特征提取网络，得到第二特征提取网络；将训练集中目标意图的语音样本集输入第二特征提取网络，得到语音样本集中各语音样本的特征表示；基于各语音样本的特征表示，确定目标意图的中心特征；基于各语音样本的特征表示、中心特征，训练语音识别模型的半径学习网络，得到目标意图的决策半径。本公开基于第二特征提取网络能够准确提取出语音的特征表示。基于该特征表示进一步训练半径学习网络，生成决策半径。生成的决策半径较为准确，能够提高意图识别和拒识的准确性。

本发明授权语音识别模型的训练方法、语音识别方法、装置及车辆在权利要求书中公布了：1.一种语音识别模型的训练方法，包括： 基于训练集训练所述语音识别模型的用于提取语音的特征表示的第一特征提取网络，得到第二特征提取网络； 将所述训练集中目标意图的语音样本集输入所述第二特征提取网络，得到所述语音样本集中各语音样本的特征表示；其中，所述目标意图为所述训练集中的任一意图； 基于所述各语音样本的特征表示，确定所述目标意图的中心特征； 基于半径学习网络的可学习参数，确定候选决策半径； 基于所述候选决策半径、所述各语音样本的特征表示以及所述中心特征，确定损失值； 基于所述损失值调整所述可学习参数，在所述半径学习网络满足训练收敛条件的情况下，基于调整后的可学习参数确定出所述决策半径；其中，所述决策半径用于：在待识别语音最接近所述目标意图，且所述待识别语音的特征表示与所述中心特征的距离大于所述决策半径的情况下，确定拒识所述待识别语音。

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