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龙图腾网获悉重庆科技学院申请的专利一种语音识别系统解码方法、系统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：CN116343794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211597437.9，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权一种语音识别系统解码方法、系统及存储介质是由邱自成;黄高测;熊茜;韩琦;周保平;邬欢欢;吐尔洪江·马木提;王成敏;王双明设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语音识别系统解码方法、系统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系统解码方法、系统及存储介质，方法包括将待识别的语音数据进行预处理操作，得到语音特征帧序列；将语音特征帧序列送入已训练好的深度神经网络中，使用Dropout策略将深度神经网络在除输出层外的每一层随机执行Dropout，重复该操作N次，得到N个不同的深度神经网络，实现对同一个深度神经网络的充分采样；基于Dropout策略N个不同的深度神经网络对输入的语音特征帧序列进行前向传播过程，得到N路不同的深度神经网络的前向计算结果；将前向计算结果送入解码器中，使用本发明提出的同步合并无偏解码算法进行合并，得到无偏解码词图。本申请能消除语音识别系统解码结果的有偏性，得到高质量的无偏解码结果，提升了语音识别系统的性能。

本发明授权一种语音识别系统解码方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音识别系统解码方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将待识别的语音数据进行预处理操作，得到语音特征帧序列； S2、将语音特征帧序列送入已训练好的深度神经网络中，使用基于Dropout策略的蒙特卡洛采样方法，将深度神经网络在除输出层外的每一层随机执行Dropout，重复该操作N次，得到N个不同的深度神经网络，实现对同一个深度神经网络的充分采样； S3、基于Dropout策略的蒙特卡洛采样方法，N个不同的深度神经网络对输入的语音特征帧序列进行前向传播过程，得到N路不同的深度神经网络的前向计算结果； S4、将得到的N路不同的深度神经网络的前向计算结果送入解码器中，使用基于多路Dropout前向计算的同步合并无偏解码算法将N路不同的深度神经网络的前向计算结果在现有解码的集束搜索步骤中进行合并，得到无偏解码词图，其中合并的基本思想是：分别利用N路前向计算结果按照现有解码算法执行N路解码过程，N路解码过程同步、独立执行，且根据N路解码过程按照合并规则创建第N+1路虚拟的解码过程，第N+1路解码过程是前N路解码过程融合、合并的结果，第N+1路解码过程输出最终的解码结果；其中， 第1路至第N路解码过程的令牌合并规则包括： ①、第1路至第N路解码的当前帧t-1时刻令牌链表中每个对应令牌的tot_cost求和后除以N得到平均值，同时为第N+1路解码创建对应的令牌，并将该平均值作为第N+1路解码创建令牌的tot_cost，而tot_cost值采用下式计算： tot_cost＝cur_cost+ac_cost+graph_cost 其中，cur_cost表示前一时刻即t-1时刻从某令牌沿对应的前向链接抵达当前时刻令牌的总损失值，ac_cost表示当前时刻即t时刻该令牌的声学得分，graph_cost表示从t-1时刻某令牌指向当前t时刻当前令牌的前向链接弧对应的数值。

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