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龍圖騰網獲悉信雅達科技股份有限公司申請的專利一種多模態語音識別糾錯方法和系統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：CN116189657B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202310207160.2，技術領域涉及：G10L15/00；該發明授權一種多模態語音識別糾錯方法和系統是由劉衛東;宣明輝;王慜驪設計研發完成，并于2023-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多模態語音識別糾錯方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多模態語音識別糾錯方法和系統，包括：從語料庫中獲取原始樣本數據，利用模糊音生成器對原始樣本生成錯誤樣本；根據錯誤樣本文字的聲母和韻母進行標注，構建不同相似度等級的模糊音文字；根據標注的錯誤樣本數據，調整錯誤樣本數據模糊音文字不同相似度等級比例參數；基于原始的正確樣本和錯誤樣本數據構建語音和文字融合特征向量，將所述融合特征向量輸入到糾錯模型模型中訓練，通過全連接層和激活函數輸出每一個語音位置的正確概率最大的字。方法和系統利用語音和文本的多模態融合的特征進行訓練，得到用于客服語音糾錯的模型，基于文本和語音結合的糾錯模型可以降低方言和環境噪音等影響，從而提高客服語音質檢的準確率。

本發明授權一種多模態語音識別糾錯方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種多模態語音識別糾錯方法，其特征在于，所述方法包括： 從語料庫中獲取原始樣本數據，利用模糊音生成器對所述原始樣本生成錯誤樣本； 根據文字的聲母和韻母對錯誤樣本進行標注，構建不同相似度等級的模糊音文字； 根據標注的錯誤樣本數據，調整錯誤樣本數據模糊音文字不同相似度等級比例參數； 基于原始的正確樣本和錯誤樣本數據構建語音和文字融合特征向量，將所述融合特征向量輸入到糾錯模型中訓練，通過全連接層和激活函數輸出每一個語音位置的正確概率最大的字； 所述糾錯模型構建方法包括：將所述錯誤樣本和原始正確樣本分別構建各自的語音向量和文本向量，其中所述語音向量包括錯誤樣本的模糊語音向量，所述文本向量包括錯誤樣本得到的漢字向量，生成所述語音和文字融合特征向量； 所述語音和文字融合特征向量構建方法包括：利用雙向LSTM模型分別對兩種樣本語音和文字進行建模，輸入所述樣本語音和文字后構建token序列，并對每一個token位置的向量進行注意力機制篩選，得到漢字和語音長度相同的雙模態融合向量。

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