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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利语音识别模型训练方法、语音识别方法及装置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：CN115376495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210928842.8，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权语音识别模型训练方法、语音识别方法及装置是由张一珂设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别模型训练方法、语音识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种语音识别模型训练方法、语音识别方法及装置，该方法包括：任一次迭代过程中，获取第一训练样本集，第一训练样本集中每个训练数据包括语音数据、语音数据的转录文本和语音数据的历史语音数据，语音识别模型包括特征提取模型和识别模型，分别以训练数据中的语音数据和语音数据的历史语音数据为预先训练的特征提取模型的输入，输出语音数据的上下文特征向量和历史语音数据的上下文特征向量，以语音数据、语音数据的上下文特征向量和历史语音数据的上下文特征向量为识别模型的输入，输出语音数据的识别文本，根据每次迭代过程得到的每一语音数据的识别文本和每一语音数据的转录文本，对识别模型的参数进行调整，直到满足停止训练条件。

本发明授权语音识别模型训练方法、语音识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种语音识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 在语音识别模型训练的任一次迭代过程中，获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括多个训练数据，每个训练数据包括语音数据、所述语音数据的转录文本和所述语音数据的历史语音数据，所述语音识别模型包括特征提取模型和识别模型； 针对所述第一训练样本集中的每一训练数据，以所述训练数据中的语音数据为所述特征提取模型的输入，输出所述语音数据的上下文特征向量，以所述语音数据的历史语音数据为所述特征提取模型的输入，输出所述历史语音数据的上下文特征向量，所述特征提取模型通过预先训练得到，所述特征提取模型包括语音编码器、文本编码器和跨模态编码器，所述上下文特征向量是上下文相关的高层信息表征，所述语音数据的上下文特征向量是将所述语音数据的语音特征向量和所述语音数据的文本特征向量输入所述跨模态编码器得到的输出，所述历史语音数据的上下文特征向量是将所述历史语音数据的语音特征向量和所述历史语音数据的文本特征向量输入所述跨模态编码器得到的输出； 以所述语音数据、所述语音数据的上下文特征向量和所述历史语音数据的上下文特征向量为所述识别模型的输入，输出所述语音数据的识别文本； 根据每次迭代过程得到的所述第一训练样本集中的每一语音数据的识别文本和所述每一语音数据的转录文本，对所述识别模型的参数进行调整，直到满足停止训练条件，将满足所述停止训练条件的迭代过程所确定的语音识别模型确定为已训练的语音识别模型。

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