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龍圖騰網獲悉中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司申請的專利語音識別處理方法、裝置及設備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：CN115731920B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202111025041.2，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權語音識別處理方法、裝置及設備是由李慧慧;高瑩瑩;張世磊設計研發完成，并于2021-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本語音識別處理方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明提供一種語音識別處理方法、裝置及設備。本發明方法包括：獲取第一教師模型和第二教師模型中相同網絡層之間的參數相似度，其中第一教師模型的訓練數據為純普通話數據，第二教師模型的訓練數據為普通話數據和口音數據混合后的數據；在采用純口音數據對學生模型進行訓練的過程中，根據所述參數相似度，調整所述學生模型中相應網絡層的總損失函數，得到完成訓練后的學生模型，所述學生模型用于識別帶口音的語音信息。本發明利用普通話數據和口音數據的聲學特征上的差異，計算其在教師模型各中間網絡層的參數相似度，利用該參數相似度指導學生模型損失函數的調整，從而達到動態指導學生模型訓練的目的，進而提高帶口音的語音識別準確率。

本發明授權語音識別處理方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種語音識別處理方法，其特征在于，包括： 獲取第一教師模型和第二教師模型中相同網絡層之間的參數相似度，其中第一教師模型的訓練數據為純普通話數據，第二教師模型的訓練數據為普通話數據和口音數據混合后的數據； 在采用純口音數據對學生模型進行訓練的過程中，根據所述參數相似度，調整所述學生模型中相應網絡層的總損失函數，得到完成訓練后的學生模型，所述學生模型用于識別帶口音的語音信息； 根據所述參數相似度，調整所述學生模型中相應網絡層的總損失函數，得到完成訓練后的學生模型，包括： 根據所述參數相似度，分別將所述學生模型中各個網絡層的總損失函數中的第一損失函數進行加權處理，得到所述學生模型中各個網絡層的經調整后的總損失函數，所述第一損失函數為依賴教師模型的損失函數； 利用所述學生模型中各個網絡層的經調整后的總損失函數，訓練所述學生模型，得到完成訓練后的學生模型。

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中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司，其通訊地址為：100053 北京市西城區宣武門西大街32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”。