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龍圖騰網獲悉北京聲智科技有限公司申請的專利語音識別方法、裝置、服務器及存儲介質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：CN114299928B 。

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：202111569179.9，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權語音識別方法、裝置、服務器及存儲介質是由李良斌;陳孝良設計研發完成，并于2021-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本語音識別方法、裝置、服務器及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種語音識別方法、裝置、服務器及存儲介質，屬于互聯網技術領域。該方法包括：基于終端匹配的目標場景，獲取目標場景對應的語音識別模型的識別模型標識，并將終端的設備標識與識別模型標識綁定，語音識別模型用于處理目標場景下的語音數據；響應于接收到攜帶設備標識和語音數據的識別請求，基于與設備標識綁定的識別模型標識，獲取識別模型標識對應的語音識別模型；基于識別模型標識對應的語音識別模型，對語音數據進行識別，得到語音識別結果。上述方法實現了針對不同場景下的電子設備選擇適合該電子設備的語音識別模型，使得語音數據能夠被相應場景下的語音識別模型識別，進而提高了語音識別的準確性。

本發明授權語音識別方法、裝置、服務器及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種語音識別方法，其特征在于，所述方法包括： 基于終端匹配的目標場景，獲取所述目標場景對應的語音識別模型的識別模型標識，并將所述終端的設備標識與所述識別模型標識綁定，所述語音識別模型用于處理所述目標場景下的語音數據，所述終端匹配的目標場景為所述終端的終端類型對應的應用場景； 響應于接收到攜帶所述設備標識和語音數據的識別請求，基于與所述設備標識綁定的識別模型標識，獲取所述識別模型標識對應的語音識別模型，所述語音識別模型包括聲學模型和語言模型，所述聲學模型用于確定語音數據對應的音素序列，所述語言模型用于確定語音數據對應的文字序列； 基于所述識別模型標識對應的語音識別模型，對所述語音數據進行識別，得到語音識別結果； 在所述終端匹配有多個所述目標場景的情況下，每個所述目標場景對應一個所述語音識別模型；所述獲取所述目標場景對應的語音識別模型的識別模型標識，包括： 獲取每個所述目標場景對應的所述語音識別模型的第一識別模型標識； 對于每個所述語音識別模型，將以目標參數為底數且以所述語音識別模型的第一識別模型標識為指數的數值，作為所述語音識別模型的第二識別模型標識； 將多個所述語音識別模型的所述第二識別模型標識之和，作為所述識別模型標識； 所述基于與所述設備標識綁定的識別模型標識，獲取所述識別模型標識對應的語音識別模型，包括：從多個所述語音識別模型的第二識別模型標識中，確定與所述識別模型標識最接近且不大于所述識別模型標識的所述第二識別模型標識，對所述第二識別模型標識進行對數運算，得到一個所述第一識別模型標識；從除所述第二識別模型標識以外的多個所述第二識別模型標識中，繼續確定與第一差值最接近且不大于所述第一差值的另一第二識別模型標識，對所述另一第二識別模型標識進行對數運算，得到另一第一識別模型標識，所述第一差值為所述識別模型標識與已得到的所述第二識別模型標識的總和之間的差值，直至所述第一差值為0；獲取每個所述第一識別模型標識對應的所述語音識別模型； 所述基于所述識別模型標識對應的語音識別模型，對所述語音數據進行識別，得到語音識別結果，包括：對所述語音數據進行特征提取，得到語音特征；將所述語音特征分別輸入到每個所述目標場景對應的語音識別模型中，得到所述語音數據對應的第一識別結果和識別分數，所述識別分數用于表示所述第一識別結果與所述語音數據的匹配程度；在多個所述第一識別結果中，將所述識別分數最高的第一識別結果作為所述語音識別結果。

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