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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种列车司机语音识别方法、设备、介质及产品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：CN119314479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411417021.3，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种列车司机语音识别方法、设备、介质及产品是由鲍海峰;王坤;周雯;宿帅;杨康佳;王野设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种列车司机语音识别方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种列车司机语音识别方法、设备、介质及产品，涉及深度学习及语音识别技术领域，该方法包括获取列车司机的语音信息；对语音信息进行去噪处理、预处理和快速傅里叶变换，得到第一频谱特征；将第一频谱特征输入到专有词汇识别模型，得到专有词汇识别结果；将第一频谱特征输入到通用词汇识别模型，得到通用词汇识别结果；对专有词汇识别结果和通用词汇识别结果进行融合处理，得到列车司机的语音识别结果。通过融合专有词汇识别模型与通用词汇识别模型的识别结果，获得了列车司机的语音识别结果，这种融合处理有效地弥补了通用模型在铁路领域识别上的局限性，从而提高了列车司机语音识别的准确性。

本发明授权一种列车司机语音识别方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种列车司机语音识别方法，其特征在于，所述列车司机语音识别方法包括： 获取列车司机的语音信息； 对所述语音信息进行去噪处理和预处理，得到第一语音信息； 对所述第一语音信息进行快速傅里叶变换，得到第一频谱特征； 将所述第一频谱特征输入到专有词汇识别模型，得到专有词汇识别结果；所述专有词汇识别模型包括专有音节识别模型和音节转换模型；所述专有音节识别模型用于对所述第一频谱特征进行音节识别处理，得到专有音节识别结果；所述音节转换模型用于对所述专有音节识别结果进行音节转换处理，得到所述专有词汇识别结果； 将所述第一频谱特征输入到通用词汇识别模型，得到通用词汇识别结果； 对所述专有词汇识别结果和通用词汇识别结果进行融合处理，得到列车司机的语音识别结果； 所述专有音节识别模型的确定过程具体包括： 构建专有音节训练数据集；所述专有音节训练数据集的每一样本包括第二频谱特征和对应的音节标签；所述第二频谱特征为对列车司机的标准呼唤用语进行预处理和快速傅里叶变换后得到的；所述音节标签为对所述第二频谱特征进行标注操作后得到的； 构建专有音节识别网络；所述专有音节识别网络包括依次连接的若干层卷积层、门控循环单元、全连接层和连接时序分类器；其中，若干层卷积层中的最后两层卷积层为空洞卷积层； 将所述专有音节训练数据集的每一样本输入至专有音节识别网络，更新专有音节识别网络的参数，得到专有音节识别模型。

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