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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115602156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211084465.0，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法是由项水英;韩亚楠;张雅慧;郭星星;郝跃设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法，包括：步骤1：获取元音数据集作为训练样本；步骤2：建立多突触的光脉冲神经网络模型；步骤3：将训练样本输入至光脉冲神经网络模型中，利用权重更新算法对光脉冲神经网络模型进行训练，得到训练完成的光脉冲神经网络模型；步骤4：利用训练完成的光脉冲神经网络模型实现语音识别。本发明的基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法，提高了语音识别的准确率，增强了复杂语音数据的处理能力。

本发明授权一种基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多突触连接光脉冲神经网络的语音识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取元音数据集作为训练样本； 步骤2：建立多突触的光脉冲神经网络模型； 步骤3：将所述训练样本输入至所述光脉冲神经网络模型中，利用权重更新算法对所述光脉冲神经网络模型进行训练，得到训练完成的光脉冲神经网络模型；所述步骤3包括： 步骤3.1：初始化所述多突触的光脉冲神经网络模型的参数； 步骤3.2：将所述训练样本按照预设的高斯脉冲个数进行高斯编码； 步骤3.3：将高斯编码后训练样本输入至所述光脉冲神经网络模型中，得到模型输出结果，所述模型输出结果包括输出神经元产生的脉冲个数，首个脉冲时间，以及峰值处时刻； 步骤3.4：根据所述训练样本的真实类别和所述模型输出结果对所述多突触的光脉冲神经网络模型的权重进行调整；所述步骤3.4包括： 判断所述模型输出结果是否满足约束条件，若满足，则执行权重更新算法，对所述多突触的光脉冲神经网络模型的权重进行调整，若不满足，则执行步骤3.5；其中， 所述约束条件为： ； 其中，表示目标神经元的目标脉冲个数，表示每个突触的传入时延，表示训练样本的输入时间，表示学习时间窗口； 所述权重更新算法为： ； ； 其中，表示权重调整值，表示学习率，表示根据STDP规则调整权重，表示根据反STDP规则调整权重，表示当前的权重值，表示更新后的权重值； 若，则令，表示正随机数； 步骤3.5：重复步骤3.3-步骤3.4，直到达到预设的训练次数，得到训练完成的光脉冲神经网络模型； 步骤4：利用训练完成的光脉冲神经网络模型实现语音识别。

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