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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利面向物联网应用的极低比特率语音通信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：CN120853593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511323847.8，技术领域涉及：G10L19/24；该发明授权面向物联网应用的极低比特率语音通信系统是由王海艳设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向物联网应用的极低比特率语音通信系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向物联网应用的极低比特率语音通信系统，属于语音信号处理技术领域。解决现有技术中传统语音通信编码方式存在编码效率低、语音质量差、无法适应物联网资源受限场景的技术问题。本发明的面向物联网应用的极低比特率语音通信系统包括依次连接的语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语义特征提取模块、通信模块和远端指令执行模块。本发明的面向物联网应用的极低比特率语音通信系统，通过将语音压缩、特征提取与语义理解相结合，能够实现在极低比特率条件下对语音信息的有效表达与传输，特别适用于资源受限、功耗敏感、通信带宽受限的物联网应用环境，具有良好的实时性、稳定性和部署灵活性。

本发明授权面向物联网应用的极低比特率语音通信系统在权利要求书中公布了：1.一种面向物联网应用的极低比特率语音通信系统，其特征在于，包括依次连接的语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语义特征提取模块、通信模块和远端指令执行模块； 语音信号采集模块用于采集用户的原始语音信号，并将该原始语音信号转换为数字语音信号； 语音信号预处理模块用于对语音信号采集模块采集到的数字语音信号进行去噪、增益调整、分帧和窗函数处理操作； 语义特征提取模块用于从语音信号预处理模块预处理后的语音信号中提取高层语义信息，该语义特征提取模块基于云端的语音语义提取模型对压缩语音特征进行解码，提取高层语义信息，并输出结构化的语义命令； 通信模块用于将语义特征提取模块提取出的高层语义信息以极低比特率的数据包形式通过窄带物联网通信协议发送至远端指令执行模块； 远端指令执行模块用于接收通信模块发送的数据包后根据其内容完成对应控制操作或记录任务； 所述语义特征提取模块： 采用自监督模型wav2vec2.0从语谱图中提取上下文相关的特征，包括： 首先，将预处理后的原始语音信号经过卷积神经网络提取局部特征，表示为： ； 然后，局部特征通过BERT模型的Transformer层学习长期依赖关系，为自监督模型wav2vec2.0输出一系列上下文相关的声学特征向量，表示为： ； 利用损失函数微调自监督模型wav2vec2.0，获取准确的文本信息； 损失函数表示如下： ； 其中，为在给定输入序列的条件下，目标标签序列出现的条件概率，为输入序列，为目标标签序列，为对齐路径，为压缩映射函数，为在输入序列下，模型输出为对齐路径的概率； 输入文本信息：，其中每个是文本中的一个词，每个词经过BERT模型的嵌入层，得到词嵌入表示为： ； 其中，为第个位置的词向量，为将离散符号映射到稠密向量空间的嵌入函数，为第个离散符号，为目标序列的总长度，为时间步的索引； BERT模型使用Transformer层对输入的词嵌入进行双向编码，生成每个位置的上下文相关的特征表示； ； 其中，表示对词嵌入进行双向编码； 对通过BERT模型生成的上下文相关的特征表示进行命名实体识别任务，识别文本中的关键实体，命名实体识别任务的输出是每个位置的标签，表示该位置的实体； ； 其中，表示对进行命名实体识别。

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