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龙图腾网获悉南京师范大学;纽克智造(南京)科技有限公司申请的专利基于深度学习的机器人用语音识别系统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：CN119580713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411689952.9，技术领域涉及：G10L15/16；该发明授权基于深度学习的机器人用语音识别系统是由周琪浩;谢非;唐子贵;许陈成;唐鑫;陆海蓉;马宝萍;刘益剑设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的机器人用语音识别系统在说明书摘要公布了：本申请涉及语音识别领域，公开了基于深度学习的机器人用语音识别系统，包括语音输入模块用于采集和降噪语音信号；特征提取模块将语音信号转换为梅尔频谱图或MFCC特征；深度学习模型模块基于Transformer‑XL架构，通过多头自注意力机制处理输入特征，并结合跨时间步的记忆单元捕捉上下文信息；最优记忆管理模块通过动态规划优化记忆刷新策略，动态调整记忆状态；自适应注意力机制模块基于拉格朗日乘数法自适应调整注意力头的权重；输出模块将模型输出转换为文本或机器人控制指令。方法提高了语音识别的准确性和鲁棒性，增强了系统在长时间对话和复杂语境中的处理能力，适用于机器人控制、家居管理等应用场景。

本发明授权基于深度学习的机器人用语音识别系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的机器人用语音识别系统，其特征在于，包括： 语音输入模块，用于采集外部语音信号并对其进行预处理，生成去噪后的语音信号； 特征提取模块，用于将所述预处理后的语音信号转换为特征向量序列； 深度学习模型模块，包括基于Transformer-XL架构的多层自注意力机制和跨时间步记忆单元，所述深度学习模型模块根据所述特征向量序列生成语音识别结果； 最优记忆管理模块，用于对所述深度学习模型模块中的记忆单元进行动态管理，基于预设的代价函数确定每个时间步的记忆刷新策略； 自适应注意力机制模块，用于根据输入的特征向量序列，自适应调整所述多层自注意力机制中每个注意力头的权重； 输出模块，用于将所述深度学习模型模块生成的语音识别结果转换为文本或控制指令输出； 所述自适应注意力机制模块包括： 权重初始化单元，用于在每个时间步初始化多头自注意力机制中各注意力头的权重,其中,为注意力头的数量，初始权重满足约束条件且； 注意力损失计算单元，用于计算每个注意力头在时间步处理输入特征的损失值,所述损失值用于度量该注意力头的表现，表示该注意力头在当前时间步处理语音特征时的误差或不匹配程度； 目标函数构建单元，用于基于拉格朗日乘数法构建自适应注意力优化的目标函数，具体形式为： 其中，为拉格朗日乘数，用于确保各注意力头的权重和为1； 权重更新单元，用于通过梯度下降法对所述目标函数进行优化，计算每个注意力头权重的梯度： 并通过以下更新规则逐步优化权重： 其中，为学习率，通过多次迭代优化，使每个注意力头的权重自适应调整，确保在当前时间步内合理分配注意力资源； 权重归一化单元，用于在每个迭代结束后对更新的权重进行归一化处理，确保所有注意力头的权重和仍为1，以满足自适应注意力机制的约束条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京师范大学;纽克智造(南京)科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市文苑路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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