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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种面向管理指令的语音识别和自动纠错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：CN114708865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210463409.1，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种面向管理指令的语音识别和自动纠错方法是由张华;杭朵朵设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向管理指令的语音识别和自动纠错方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向管理指令的语音识别和自动纠错方法，包括：采集特定管理指令用于管理指令的语音数据，对所述语音进行预处理；提取语音特征；建立语音识别模块，输入提取特征后的管理指令语音数据；输出所述管理指令语音对应的文字识别结果，组成待纠错文本；建立语音识别文本纠错模块，输入管理指令语音对应的待纠错文本；输出初次纠错后的识别文本；以“句”为单位，检查每个识别结果序列的可纠错性；以“字”为单位，检查识别文本中连续修正汉字字符的可纠错性；输出纠错后的最终识别文本。

本发明授权一种面向管理指令的语音识别和自动纠错方法在权利要求书中公布了：1.一种面向管理指令的语音识别和自动纠错方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1、采集管理指令语音并对其进行预处理； 步骤S2、针对步骤S1中经过预处理之后的语音数据，提取其多维特征； 步骤S3、将步骤S2中得到的多维特征输入至预先构建好的语音识别模块中，进行识别； 步骤S4、将语音识别模块输出的文字识别结果，组成待纠错文本， 步骤S5、将待纠错文本输入至语音识别文本纠错模块中进行纠错，该语音识别文本纠错模块包括基于Conformer和基于Transformer的端到端纠错模型，该两个模型平行设置； 步骤S6、输出初次纠错后的识别文本； 步骤S7、针对步骤S6中得到的初次纠错后的识别文本，以句为单位，检查每句识别结果的可纠错性，其包括：计算步骤S5中基于Conformer纠错模型的输入序列和输出序列的相似度，如果相似度低于门限值，判定为修正量过大，不可纠错，直接输出识别结果序列；如果相似度大于等于门限，判定为可纠错，进入下一步操作； 步骤S8、针对步骤S6中得到的初次纠错后的识别文本，以字为单位，检查识别文本中连续修正汉字字符的可纠错性，其包括： 步骤S801、首先，针对Conformer纠错模型和Transformer纠错模型的输出，判断该两个模型其输出的每个字符是否存在纠错操作，若存在纠错操作，则再判断其纠错操作的具体种类，其中，该纠错操作的具体种类包括：替换字符或者插入字符；然后，再针对该两个模型的输出，将其中连续的且经过了纠错操作的字符提取出来，并且分别记为集合A1和集合A2，其中，该集合A1对应Conformer纠错模型，该集合A2对应Transformer纠错模型； 步骤S802、筛查连续修正的字符，其包括： 若，某字既存在集合A1，也存在集合A2，则定义该字为修正正确的字符，直接输出； 若，某字只存在该两个集合的其中一个集合中，则定义该字为修正错误的字符，将字修正前的结果，进行输出； 步骤S803、整合筛查后的输出，得到最终纠错结果。

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