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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利用于发音训练的教学辅助系统及其方法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：CN117316182B 。

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：202311242980.1，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权用于发音训练的教学辅助系统及其方法是由陈雷;刘红霞;李东哲;李士平;徐晓青设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于发音训练的教学辅助系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于发音训练的教学辅助系统及其方法，涉及智能辅助领域，其采用基于深度神经网络模型的人工智能技术，获取发音语音信号和发音语音信号的波形图，分别通过卷积神经网络模型进行特征提取，然后进行空间关联，以得到用于表示发音是否准确的分类结果。进而可以提供客观的反馈，帮助学生了解他们的发音问题，并针对性地进行训练和改进。

本发明授权用于发音训练的教学辅助系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种用于发音训练的教学辅助系统，其特征在于，包括： 发音语音信号采集模块，用于获取发音语音信号和发音语音信号的波形图； 域变换模块，用于对所述发音语音信号进行傅里叶变换以得到多个频域特征值； 排列模块，用于将所述多个频域特征值排列为频域特征向量； 语音频域特征提取模块，用于将所述频域特征向量通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到语音频域特征向量； 发音语音特征提取模块，用于将所述发音语音信号的波形图通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到发音语音特征向量； 空间关联模块，用于对语音频域特征向量和发音语音特征向量进行特征向量间的特征空间关联以得到分类特征向量； 分类结果模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示发音是否准确； 其中，所述空间关联模块，包括： 内积计算单元，用于计算所述语音频域特征向量和所述发音语音特征向量之间的内积； 基底构造单元，用于响应于所述语音频域特征向量和所述发音语音特征向量之间的内积为零，将所述语音频域特征向量和所述发音语音特征向量作为分类特征向量的基底； 施密特正交化单元，用于响应于所述语音频域特征向量和所述发音语音特征向量之间的内积不为零，对所述语音频域特征向量和所述发音语音特征向量进行施密特正交化以得到正交的第一单位特征向量和第二单位特征向量； 融合单元，用于以误差最小化来融合所述第一单位特征向量和所述第二单位特征向量以得到所述分类特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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