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龍圖騰網獲悉成都易德萊斯科技有限公司申請的專利一種基于語音識別的行車控制系統及方法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：CN120279911B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510758107.0，技術領域涉及：G10L15/22；該發明授權一種基于語音識別的行車控制系統及方法是由劉建兵設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于語音識別的行車控制系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于語音識別的行車控制系統及方法，屬于控制技術領域，通過麥克風陣列采集操作員的語音指令數據，并對語音指令數據進行去噪處理之后，得到去噪之后的語音指令數據，然后采用深度學習算法對去噪之后的語音指令數據進行識別，確定文字指令數據，并對文字指令數據進行解析，確定行車控制關鍵詞，并將行車控制關鍵詞轉換為詞向量，最后以詞向量以及行車的狀態信息為基礎，采用強化學習算法確定行車控制參數，以行車控制參數為基礎，控制行車進行作業，能夠實現行車的精準快速控制，適用于較多的場景，提升行車控制效率。

本發明授權一種基于語音識別的行車控制系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于語音識別的行車控制系統，其特征在于，包括： 語音采集模塊，用于通過麥克風陣列采集操作員的語音指令數據，并對所述語音指令數據進行去噪處理之后，得到去噪之后的語音指令數據； 語音識別模塊，用于采用深度學習算法對所述去噪之后的語音指令數據進行識別，確定文字指令數據； 指令解析模塊，用于對所述文字指令數據進行解析，確定行車控制關鍵詞，并將所述行車控制關鍵詞轉換為詞向量； 強化學習模塊，用于以所述詞向量以及行車的狀態信息為基礎，采用強化學習算法確定行車控制參數； 行車控制模塊，用于以所述行車控制參數為基礎，控制行車進行作業，完成基于語音識別的行車控制； 所述語音識別模塊包括語音識別模型部署子模塊、語音數據特征提取子模塊以及語音特征識別子模塊； 所述語音識別模型部署子模塊，用于采用深度學習算法預先部署用于語音識別的語音識別模型； 所述語音數據特征提取子模塊，用于對去噪之后的語音指令數據進行特征提取，獲取語音特征； 所述語音特征識別子模塊，用于調度語音識別模型部署子模塊預先部署的語音識別模型對所述語音特征進行識別，確定文字指令數據； 采用深度學習算法預先部署用于語音識別的語音識別模型，包括： 采用混沌映射序列對所述深度學習算法的超參數進行初始化，確定多個不同的參數向量；其中，參數向量包括所述深度學習算法的全部或部分待優化的超參數； 獲取每個參數向量的損失函數值，并根據所述損失函數值確定參數向量對應的適應度； 根據所述參數向量對應的適應度，確定最優參數向量以及最差參數向量； 以所述最優參數向量為基礎，采用可變螺旋位置選擇機制對參數向量進行初始化搜索，確定初始化搜索之后的參數向量； 針對初始化搜索之后的參數向量，根據所述最差參數向量，采用自適應概率響應機制對參數向量進行局部與全局的平衡搜索，確定平衡搜索之后的參數向量； 判斷當前訓練次數是否大于或者等于預設的最大訓練次數，若是，則根據平衡搜索之后的參數向量，重新確定最優參數向量，否則返回獲取適應度的步驟； 根據重新的確定最優參數向量，確定深度學習算法的最終超參數，并根據所述深度學習算法的最終超參數，部署用于語音識別的語音識別模型。

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成都易德萊斯科技有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市成華區航天路118號2棟2單元5層501-502；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”。