澜至电子科技(成都)有限公司王雪鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉澜至电子科技(成都)有限公司申请的专利用于训练语音识别模型的方法以及语音识别方法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：CN115691475B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202110839560.6，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权用于训练语音识别模型的方法以及语音识别方法是由王雪鹏;董泰伯;胡刚设计研发完成，并于2021-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于训练语音识别模型的方法以及语音识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于训练语音识别模型的方法，包括：提供包括多个语音数据以及与对应于每个语音数据的语音标签的语音训练数据集；提供待训练的语音识别模型，所述待训练的语音识别模型包括级联耦接的卷积神经网络、第一全连接网络、循环神经网络以及第二全连接网络，其中每个网络均包括一个或多个具有参数矩阵的网络层；其中所述语音识别模型用于对语音数据进行处理以生成对应的语音识别结果；以及利用所述语音训练数据集对所述语音识别模型进行训练，以使得经训练后，所述语音识别模型中至少两个相邻的网络层的参数矩阵满足预定约束条件；以及使得利用至少一个损失函数计算的所述语音识别模型对语音数据的语音识别结果的准确率满足预定识别目标。
本发明授权用于训练语音识别模型的方法以及语音识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练语音识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 提供语音训练数据集，所述语音训练数据集包括多个语音数据以及与对应于每个语音数据的语音标签； 提供待训练的语音识别模型，所述待训练的语音识别模型包括级联耦接的卷积神经网络、第一全连接网络、循环神经网络以及第二全连接网络，其中每个网络均包括一个或多个具有参数矩阵的网络层；其中所述语音识别模型用于对语音数据进行处理以生成对应的语音识别结果；以及 利用所述语音训练数据集对所述语音识别模型进行训练，以使得经训练后，所述语音识别模型中至少两个相邻的网络层的参数矩阵满足预定约束条件如下： Lcond小于第一阈值，其中条件数约束损失函数符合等式其中，σmax和σmin分别表示参数矩阵的最大奇异值和最小奇异值；以及 使得利用至少一个损失函数计算的所述语音识别模型对语音数据的语音识别结果的准确率满足预定识别目标。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人澜至电子科技(成都)有限公司，其通讯地址为：610200 四川省成都市双流区东升街道成都芯谷产业园集中区内；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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