腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司谭志力获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利音频文本识别模型的训练方法和音频文本识别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：CN115240658B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210923888.0，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权音频文本识别模型的训练方法和音频文本识别方法是由谭志力设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本音频文本识别模型的训练方法和音频文本识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种音频文本识别模型的训练方法、音频文本识别方法、计算机设备和计算机程序产品。通过将音频特征序列输入待训练音频文本识别模型，由待训练音频文本识别模型基于音频特征序列得到语种序列识别结果，基于语种序列识别结果和音频特征序列得到文本序列识别结果，根据第一损失函数以及第二损失函数，调整待训练音频文本识别模型的模型参数，直至满足模型训练条件时得到音频文本识别模型，并通过该音频文本识别模型对音频进行文本识别。相较于传统的通过混合模型进行识别的方式，本方案通过音频特征和语种序列训练音频文本识别模型，使得训练得到的音频文本识别模型能够结合语种对音频进行文本识别，提高了音频文本识别的准确度。
本发明授权音频文本识别模型的训练方法和音频文本识别方法在权利要求书中公布了：1.一种音频文本识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取音频样本以及所述音频样本对应的音频文本； 获取所述音频样本对应的音频特征序列，以及获取所述音频文本对应的文本序列样本以及语种序列样本； 将所述音频特征序列输入待训练音频文本识别模型，通过所述待训练音频文本识别模型中的共享编码器和注意力解码器识别所述音频特征序列对应的语种序列识别结果，并通过所述注意力解码器根据所述语种序列识别结果和所述音频特征序列识别得到文本序列识别结果； 根据所述语种序列识别结果与所述语种序列样本对应的第一损失函数，以及所述文本序列识别结果与所述文本序列样本对应的第二损失函数，调整所述待训练音频文本识别模型的模型参数，直至满足模型训练条件时得到音频文本识别模型。
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