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龍圖騰網獲悉京東科技控股股份有限公司申請的專利網絡模型處理方法、裝置、設備及計算機可讀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：CN114078471B 。

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：202010840742.0，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權網絡模型處理方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質是由付立設計研發完成，并于2020-08-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本網絡模型處理方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供一種網絡模型處理方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，方法包括：獲取待訓練數據集，待訓練數據集中包括目標場景下的音頻訓練數據、音頻訓練數據對應的文本標注結果；根據預設的識別模型以及待訓練模型，確定CTC損失函數、知識蒸餾損失函數以及注意力損失函數，識別模型為采用預設的舊場景訓練數據訓練后的網絡模型，待訓練模型是根據識別模型進行復制操作獲得的；根據CTC損失函數、知識蒸餾損失函數以及注意力損失函數確定目標損失函數；采用待訓練數據集以及目標損失函數對待訓練模型進行訓練，獲得訓練后的語音識別模型。從而能夠僅利用少量目標場景下待訓練數據，即可快速訓練獲得兼具目標場景以及舊場景識別能力的語音識別模型。

本發明授權網絡模型處理方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種網絡模型處理方法，其特征在于，包括： 從數據庫中獲取待訓練數據集，其中，所述待訓練數據集中包括目標場景下的音頻訓練數據以及所述音頻訓練數據對應的文本標注結果； 根據預設的識別模型以及待訓練模型，確定CTC損失函數、知識蒸餾損失函數以及注意力損失函數，其中，所述識別模型為采用預設的舊場景訓練數據訓練后的網絡模型，所述待訓練模型是根據所述識別模型進行復制操作獲得的； 根據所述CTC損失函數、知識蒸餾損失函數以及注意力損失函數確定目標損失函數； 采用所述待訓練數據集以及所述目標損失函數對所述待訓練模型進行訓練，獲得訓練后的語音識別模型； 所述根據預設的識別模型以及待訓練模型，確定CTC損失函數、知識蒸餾損失函數以及注意力損失函數，包括： 將所述待訓練數據集中的待訓練數據輸入至所述待訓練模型中，計算所述待訓練模型對應的CTC損失函數，以使所述待訓練模型輸出的輸出結果與所述音頻訓練數據對應的文本標注結果一致； 將所述待訓練數據集中的待訓練數據分別輸入至所述識別模型以及所述待訓練模型中，計算所述待訓練模型對應的知識蒸餾損失函數，以使所述待訓練模型輸出的輸出結果與所述識別模型輸出的輸出結果一致； 分別確定所述待訓練模型以及所述識別模型對應的至少一個影響因素，計算所述待訓練模型對應的注意力損失函數，以使所述待訓練模型與所述識別模型對應的影響因素一致。

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