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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置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：CN119601043B 。

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：202411915345.X，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置是由刘怡俊;郑颖聪;叶武剑;杨东东设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置，用于解决现有的基于深度学习算法的构音障碍病理语音识别方法导致模型运算过程的功耗过大的技术问题。方法包括获取待检测病人的多个初始音频数据，并对各初始音频数据分别进行预处理，输出各初始音频数据对应的梅尔倒频谱系数特征；将各梅尔倒频谱系数特征输入至融合用词注意力和通道注意力的脉冲神经网络进行识别，输出多个音节类别患病概率；根据多个音节类别患病概率，生成待检测病人对应的脑卒中后构音障碍病理语音识别结果。

本发明授权基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测病人的多个初始音频数据，并对各所述初始音频数据分别进行预处理，输出各所述初始音频数据对应的梅尔倒频谱系数特征； 将各所述梅尔倒频谱系数特征输入至融合用词注意力和通道注意力的脉冲神经网络进行识别，输出多个音节类别患病概率； 根据多个所述音节类别患病概率，生成所述待检测病人对应的脑卒中后构音障碍病理语音识别结果； 所述融合用词注意力和通道注意力的脉冲神经网络包括嵌入模块、脉冲自注意力模块、线性输出层；所述将各所述梅尔倒频谱系数特征输入至融合用词注意力和通道注意力的脉冲神经网络进行识别，输出多个音节类别患病概率，包括： 采用嵌入模块分别对各所述梅尔倒频谱系数特征进行强化特征提取，生成各所述梅尔倒频谱系数特征对应的目标脉冲非线性特征； 将各所述目标脉冲非线性特征分别作为脉冲自注意力模块的输入，输出各所述目标脉冲非线性特征对应的目标注意力矩阵； 分别将各所述目标注意力矩阵作为线性输出层的输入，输出各所述目标注意力矩阵对应的音节类别患病概率； 所述脉冲自注意力模块包括词注意力层、通道注意力层和多层感知机层。

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