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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利语音唤醒识别方法、设备及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：CN115881124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211579500.6，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权语音唤醒识别方法、设备及存储介质是由朱森;严杰;陆一帆;钱彦旻;潘敏设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音唤醒识别方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种语音唤醒识别方法、设备及存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：将音频数据输入预先训练的语音检测模型，得到语音检测结果；在语音检测结果指示音频数据为语音数据的情况下，将语音检测模型检测到的有效语音数据和唤醒词识别模型对应的算法参数输入预设算法代码段，得到唤醒词识别结果；在唤醒词识别结果唤醒电子设备成功的情况下，将命令词识别模型对应的算法参数输入预设算法代码段，得到命令词识别结果；可以解决基于高性能的神经网络模型实现的语音唤醒识别方法无法在低算力芯片中运行、而低算力芯片中运行的神经网络模型的唤醒识别错误率较高的问题；既可以保证唤醒识别的准确性，又可以降低对芯片算力的要求。

本发明授权语音唤醒识别方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音唤醒识别方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于接收到音频数据，将所述音频数据输入预先训练的语音检测模型，得到语音检测结果； 在所述语音检测结果指示所述音频数据为语音数据的情况下，将所述语音检测模型检测到的有效语音数据和唤醒词识别模型对应的算法参数输入预设算法代码段，以进行唤醒词识别得到唤醒词识别结果；所述唤醒词用于触发电子设备进入工作状态； 在所述唤醒词识别结果唤醒所述电子设备成功的情况下，将命令词识别模型对应的算法参数输入所述预设算法代码段，以对所述有效语音数据进行命令词识别得到命令词识别结果；所述命令词用于指示所述电子设备执行识别词对应命令； 所述唤醒词识别模型和所述命令词识别模型属于同一识别模型，该识别模型包括第一网络共享层、以及与该第一网络共享层相连的第一网络分支和第二网络分支，其中，所述第一网络共享层和所述第一网络分支共同组成所述唤醒词识别模型，所述第一网络共享层和所述第二网络分支共同组成所述命令词识别模型； 或者， 所述唤醒词识别模型和所述命令词识别模型为同一识别模型，且所述识别模型同时识别所述唤醒词和所述命令词； 在所述唤醒词识别模型和所述命令词识别模型属于同一识别模型的情况下，所述将所述语音检测模型检测到的有效语音数据和唤醒词识别模型对应的算法参数输入预设算法代码段，以进行唤醒词识别得到唤醒词识别结果，包括： 将所述有效语音数据和所述第一网络分支对应的算法参数输入所述预设算法代码段，得到所述唤醒词识别结果； 相应地，所述将所述命令词识别模型对应的算法参数输入所述预设算法代码段，以对所述有效语音数据进行命令词识别得到命令词识别结果，包括： 将所述第一网络共享层输出的特征数据和所述第二网络分支对应的算法参数输入所述预设算法代码段，得到所述命令词识别结果； 所述语音检测模型和所述识别模型属于同一多任务模型，该多任务模型包括第二网络共享层、以及与该第二网络共享层相连的第三网络分支和第四网络分支，其中，所述第二网络共享层和所述第三网络分支共同组成所述语音检测模型，所述第二网络共享层和所述第四网络分支共同组成所述识别模型；所述第二网络共享层中网络层的数量小于所述第一网络共享层中网络层的数量。

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