浙江大勝達包裝股份有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院;杭州未名信科科技有限公司潘帥獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江大勝達包裝股份有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院;杭州未名信科科技有限公司申請的專利一種基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒方法與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：CN115083425B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202210499013.2，技術領域涉及：G10L17/22；該發明授權一種基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒方法與裝置是由潘帥;陳家銀;張偉;陳曦;麻志毅設計研發完成，并于2022-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒方法與裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及深度學習及語音喚醒技術領域，更為具體來說，本申請涉及一種基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒方法與裝置。所述方法包括獲取語音樣本數據；將所述語音樣本數據作為訓練樣本輸入基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型中進行訓練；采用訓練好的基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型對目標語音進行喚醒；其中，所述基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型設置有殘差因果卷積模塊。本申請提出的方法與裝置既具備高效性，又具備準確性，從而大幅提升了語音喚醒的效率。
本發明授權一種基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒方法與裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取語音樣本數據； 將所述語音樣本數據作為訓練樣本輸入基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型中進行訓練； 采用訓練好的基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型對目標語音進行喚醒； 其中，所述基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型設置有殘差因果卷積模塊； 基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型還包括第一前饋網絡和特征提取模塊，所述采用訓練好的基于輕量級深度殘差卷積網絡的語音喚醒模型對目標語音進行喚醒，包括： 將所述目標語音輸入所述特征提取模塊，轉換為原始語音特征； 將所述原始語音特征輸入所述第一前饋網絡，所述第一前饋網絡集成有批歸一化處理塊，進行非線性變換得到第一語音特征； 將所述第一語音特征輸入所述殘差因果卷積模塊處理，得到所述目標語音對應的關鍵詞概率。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大勝達包裝股份有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院;杭州未名信科科技有限公司，其通訊地址為：311215 浙江省杭州市蕭山區蕭山經濟技術開發區紅墾農場墾瑞路518號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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