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龙图腾网获悉暗物质(北京)智能科技有限公司申请的专利一种针对职业技能评估的语音输入测评方法、装置、计算机设备及可读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：CN119273234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411460330.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种针对职业技能评估的语音输入测评方法、装置、计算机设备及可读存储介质是由陈正明设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对职业技能评估的语音输入测评方法、装置、计算机设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对职业技能评估的语音输入测评方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：首先获取目标评估场景的考点配置数据，包括标准答案文本。接着，构建相关样本数据集，并基于该数据集对增强的SeACoParaformer架构进行训练，得到专用的语音识别模型。随后，将待评估语音流输入模型进行识别，生成对应的文本。最后，根据标准答案文本对待评估文本进行评分，综合考虑关键词得分和语义相似度得分，作为最终的职业技能评估结果。如此设计，有效提高了职业技能评估的效率和准确性。

本发明授权一种针对职业技能评估的语音输入测评方法、装置、计算机设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种针对职业技能评估的语音输入测评方法，其特征在于，包括： 获取目标职业技能评估场景的考点配置数据，所述考点配置数据包括标准答案文本； 构建针对所述目标职业技能评估场景的样本数据集，并基于所述样本数据集对增强的SeACoParaformer架构进行训练，得到训练完成的职业技能评估语音识别模型； 将待评估语音流输入所述职业技能评估语音识别模型进行识别，得到所述待评估语音流对应的待评估文本； 基于所述标准答案文本对所述待评估文本进行评分，得到关键词得分和语义相似度得分； 将所述关键词得分和语义相似度得分作为所述待评估语音流对应的职业技能评估得分； 所述增强的SeACoParaformer架构包括热词组件、同义词增强组件，所述将待评估语音流输入所述职业技能评估语音识别模型进行识别，得到所述待评估语音流对应的待评估文本，包括： 将所述待评估语音流经由所述热词组件优化后得到待处理文本输入所述同义词增强组件； 基于所述同义词增强组件对所述待处理文本进行同义词增强，得到增强后的文本序列； 将所述文本序列作为所述待评估语音流对应的待评估文本； 所述基于所述同义词增强组件对所述待处理文本进行同义词增强，得到增强后的文本序列，包括： 对所述待处理文本进行分词处理得到多个分词，并利用同义词词典确定每个分词的同义词集合；采用预训练的嵌入表检索每个所述分词和每个所述同义词集合对应的分词嵌入向量和同义词集合嵌入向量，并确定所述分词嵌入向量和所述同义词集合嵌入向量各自对应的位置编码，实现同义词嵌入检索； 采用注意力机制结合所述分词嵌入向量、所述同义词集合嵌入向量、所述分词嵌入向量和所述同义词集合嵌入向量各自对应的位置编码确定出注意力权重，实现上下文融合； 基于所述注意力权重对所述同义词集合嵌入向量进行加权平均，得到融合后的同义词集合嵌入向量，实现词嵌入融合； 根据所述分词嵌入向量、所述分词嵌入向量预先配置的词权重以及所述同义词集合嵌入向量，计算得到每个所述分词的增强分词嵌入向量，实现增强向量生成； 结合跨注意力机制对每个所述分词的增强分词嵌入向量进行解码，得到每个所述分词的增强分词嵌入向量的解码状态，所述解码状态结合自注意力机制和跨自注意力机制； 将每个所述解码状态映射至词汇表，得到每个所述分词对应所述词汇表的得分向量；利用softmax函数将所述得分向量进行转化，得到每个所分词对应所述词汇表的概率分布，并基于所述概率分布输出所述待处理文本包括的每个分词的输出分词，实现词汇表选择； 整合所述输出分词，得到所述增强后的文本序列。

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