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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利語音識別模型訓練方法、語音識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115376495B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210928842.8，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權語音識別模型訓練方法、語音識別方法及裝置是由張一珂設計研發完成，并于2022-08-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本語音識別模型訓練方法、語音識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提供一種語音識別模型訓練方法、語音識別方法及裝置，該方法包括：任一次迭代過程中，獲取第一訓練樣本集，第一訓練樣本集中每個訓練數據包括語音數據、語音數據的轉錄文本和語音數據的歷史語音數據，語音識別模型包括特征提取模型和識別模型，分別以訓練數據中的語音數據和語音數據的歷史語音數據為預先訓練的特征提取模型的輸入，輸出語音數據的上下文特征向量和歷史語音數據的上下文特征向量，以語音數據、語音數據的上下文特征向量和歷史語音數據的上下文特征向量為識別模型的輸入，輸出語音數據的識別文本，根據每次迭代過程得到的每一語音數據的識別文本和每一語音數據的轉錄文本，對識別模型的參數進行調整，直到滿足停止訓練條件。

本發明授權語音識別模型訓練方法、語音識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種語音識別模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 在語音識別模型訓練的任一次迭代過程中，獲取第一訓練樣本集，所述第一訓練樣本集包括多個訓練數據，每個訓練數據包括語音數據、所述語音數據的轉錄文本和所述語音數據的歷史語音數據，所述語音識別模型包括特征提取模型和識別模型； 針對所述第一訓練樣本集中的每一訓練數據，以所述訓練數據中的語音數據為所述特征提取模型的輸入，輸出所述語音數據的上下文特征向量，以所述語音數據的歷史語音數據為所述特征提取模型的輸入，輸出所述歷史語音數據的上下文特征向量，所述特征提取模型通過預先訓練得到，所述特征提取模型包括語音編碼器、文本編碼器和跨模態編碼器，所述上下文特征向量是上下文相關的高層信息表征，所述語音數據的上下文特征向量是將所述語音數據的語音特征向量和所述語音數據的文本特征向量輸入所述跨模態編碼器得到的輸出，所述歷史語音數據的上下文特征向量是將所述歷史語音數據的語音特征向量和所述歷史語音數據的文本特征向量輸入所述跨模態編碼器得到的輸出； 以所述語音數據、所述語音數據的上下文特征向量和所述歷史語音數據的上下文特征向量為所述識別模型的輸入，輸出所述語音數據的識別文本； 根據每次迭代過程得到的所述第一訓練樣本集中的每一語音數據的識別文本和所述每一語音數據的轉錄文本，對所述識別模型的參數進行調整，直到滿足停止訓練條件，將滿足所述停止訓練條件的迭代過程所確定的語音識別模型確定為已訓練的語音識別模型。

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