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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利语音识别模型的处理方法、装置、设备及存储介质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：CN114333803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111629366.1，技术领域涉及：G10L15/14；该发明授权语音识别模型的处理方法、装置、设备及存储介质是由连荣忠;于夕畔;陈志军;姜迪;徐倩;杨强设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别模型的处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种语音识别模型的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：响应作用于RPA平台的图形用户界面的模型选择操作，从RPA平台的数据库中获取多个目标场景的语音识别模型，对多个目标场景的语音识别模型的模型参数进行N次迭代确定联邦语音识别模型的模型参数，获得最终的联邦语音识别模型，将其模型参数存储至预设路径。其中每个目标场景的语音识别模型是根据目标场景的音频样本和音频样本对应的文本标注，通过迁移学习对基础语音识别模型进行训练得到的，N为正整数。通过上述方案获得的联邦语音识别模型，融合了多个目标场景的模型参数，提升了语音识别模型识别的广度和深度，识别效果更佳。

本发明授权语音识别模型的处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音识别模型的处理方法，其特征在于，所述方法应用于机器人流程自动化RPA平台，所述方法包括： 响应作用于所述RPA平台的图形用户界面的模型选择操作，从所述RPA平台的数据库中获取多个目标场景的语音识别模型，每个目标场景的语音识别模型是根据所述目标场景的音频样本和所述音频样本对应的文本标注，通过迁移学习对基础语音识别模型进行训练得到的，其中，所述RPA平台具备自动化文本标注能力、语音识别模型的自动化建模能力； 响应作用于所述图形用户界面的模型训练控件的触发操作，获取所述多个目标场景的语音识别模型的模型参数，得到多组模型参数； 采用进化算法调整所述多组模型参数； 将调整后的多组模型参数中的对应参数进行求和取平均值，或者，将调整后的多组模型参数中的对应参数按照不同目标场景模型参数的预设权重值进行加权求和，得到联邦语音识别模型的候选模型参数； 获取所述候选模型参数对应的联邦语音识别模型的评估参数； 若所述评估参数在预设评估参数范围内，将所述候选模型参数作为所述联邦语音识别模型的模型参数； 若所述评估参数在预设评估参数范围外，再次执行所述采用进化算法调整所述多组模型参数的步骤，直至所述候选模型参数对应的评估参数在所述预设评估参数范围内；所述联邦语音识别模型用于识别所述多个目标场景的音频数据，所述联邦语音识别模型的模型参数是通过对所述多个目标场景的语音识别模型的模型参数进行N次迭代过程确定的，所述N为正整数； 将所述联邦语音识别模型的模型参数存储至预设路径。

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