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龙图腾网获悉顺丰科技有限公司申请的专利语音识别方法、装置、设备及计算机可读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：CN117496956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210880638.3，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权语音识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由齐欣设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种语音识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待识别的音频数据；根据音频数据以及已训练的目标声学神经网络，确定音频数据对应的音素序列；目标声学神经网络是基于无监督样本数据以及携带有文本标签的有监督样本数据训练得到；将音素序列输入至已训练的语言模型进行处理，输出音频数据的语音识别结果。本申请实施例通过利用大量的无监督的样本数据以及携带有文本标签的有监督样本数据来训练得到声学神经网络，能够有效弥补有监督样本数据量级不足而导致的对语音特征空间估计的不充分的问题，提高了所训练得到的声学神经网络的识别精度，从而提升了后续的语音识别效果。

本发明授权语音识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的音频数据； 获取样本音频数据以及所述样本音频数据中有监督音频数据对应的文本标签； 根据所述有监督音频数据及其对应的文本标签训练得到初始声学神经网络和第一语言模型； 根据所述初始声学神经网络、所述第一语言模型和所述样本音频数据中的无监督音频数据确定所述无监督音频数据对应的文本标签； 根据预设的对齐模型对所述有监督音频数据及其对应的文本标签进行强制对齐处理，得到有监督状态标签及其对应的有监督音频片段； 根据所述对齐模型对所述无监督音频数据及其对应的文本标签进行强制对齐处理，得到无监督状态标签及其对应的无监督音频片段； 根据所述有监督状态标签及其对应的有监督音频片段，以及所述无监督状态标签及其对应的无监督音频片段对预设的初始多任务神经网络进行训练，得到目标多任务神经网络； 根据所述目标多任务神经网络中的输入层、中间层以及第一输出层生成目标声学神经网络； 根据所述待识别的音频数据以及已训练的目标声学神经网络，确定所述待识别的音频数据对应的音素序列；所述目标声学神经网络是基于无监督样本数据以及携带有文本标签的有监督样本数据训练得到； 将所述音素序列输入至已训练的语言模型进行处理，输出所述待识别的音频数据的语音识别结果。

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