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龙图腾网获悉北京睿科伦智能科技有限公司申请的专利一种基于whispertoken构建小语种的语音识别方法及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：CN120340494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510470690.5，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权一种基于whispertoken构建小语种的语音识别方法及系统是由胡雪成设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于whispertoken构建小语种的语音识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于whispertoken构建小语种的语音识别方法及系统，涉及自然语言处理和语音识别技术领域，所述方法包括：提取Whispertokenizer中与目标小语种相关的所有token，形成初始候选集合；将初始候选集合中的token与收集的目标小语种训练文本语料进行匹配和分析，统计token在语料中的出现频率；根据频率统计结果筛选高频token，补充低频token，以构建动态词汇表。本发明通过提升词汇表质量、优化模型训练效率、增强语音识别准确率、提升模型泛化能力以及简化模型构建流程，为小语种语音识别领域提供了一种高效、准确且易于实现的解决方案。

本发明授权一种基于whispertoken构建小语种的语音识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于whispertoken构建小语种的语音识别方法，其特征在于，所述方法包括： 提取Whispertokenizer中与目标小语种相关的所有token，形成初始候选集合； 将初始候选集合中的token与收集的目标小语种训练文本语料进行匹配和分析，统计token在语料中的出现频率； 根据频率统计结果筛选高频token，补充低频token，以构建动态词汇表，包括：根据数据分布的动态调整方法设定阈值T；根据设定的阈值，从频率统计结果中筛选出出现频率较高的token，对于出现频率较低的token，通过特定的处理方法进行补充；将筛选出的高频token和经过处理的低频token合并，构建一个动态词汇表； 构建语音识别模型，模型包含编码器、解码器、CTC解码器和CTC损失函数，通过动态词汇表对模型进行训练，包括：使用深度学习框架构建语音识别模型，模型包含编码器、解码器、CTC解码器和CTC损失函数；使用信号处理库对语音信号进行特征提取，将转录文本转换为token序列；收集语音信号及其对应文本的小语种语料，进行预处理，形成结构化的数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；对模型中的各个参数进行初始化，编写前向传播、损失计算、反向传播和参数更新的代码，设置超参数调整策略，通过联合优化CTC损失与Attention解码器损失实现语音特征与文本token的对齐；使用测试集对训练好的模型进行评估，计算各项性能指标； 将输入的语音信号进行Fbank特征提取，对提取的Fbank特征进行预处理，输入至Encoder进行前向计算，生成高级语义特征； 对高级语义特征进行CTCDecoder处理，通过BeamSearch策略生成多个候选结果； 利用AttentionDecoder对这些候选结果进行重打分，选择得分最高的结果作为初步识别结果，对初步识别结果进行后处理，得到最终的文本识别结果，包括：将高级语义特征输入到CTCDecoder中；CTCDecoder对高级语义特征进行处理，通过BeamSearch策略生成多个候选结果；利用AttentionDecoder对CTCDecoder生成的多个候选结果进行重打分；根据重打分结果，选择得分最高的候选结果作为初步识别结果；对初步识别结果进行后处理，得到最终的文本识别结果。

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