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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种端到端模型训练方法、装置、计算机设备及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：CN114882874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210601865.8，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种端到端模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由赵梦原;王健宗;张之勇设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能中的语音识别技术领域，涉及一种应用于语音识别的端到端模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请将声学模型的输出作为音频训练数据的扩充文本，并将该扩充文本以及音频标注文本一同作为语言模型输入以训练该语音识别模型，从而有效解决传统语音训练集中标注文本内容过于局限的弊端，使得语音识别模型的语言模型学到更加丰富全面的信息，从而有效提升该语音识别模型的识别准确率，同时，在一定程度上减轻端到端模型中声学信息与语言信息的耦合程度，提升整个模型在不同场景，尤其是识别不同领域的语音时的鲁棒性，避免了更换应用场景时准确率大幅下降的问题，也增加了模型实际使用和部署时的灵活性。

本发明授权一种端到端模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于语音识别的端到端模型训练方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取模型训练数据，其中，所述模型训练数据包括音频训练集合，所述音频训练集合包括训练音频数据以及音频标注文本； 将所述训练音频数据输入至端到端模型的声学模型进行音频识别操作，得到音频识别文本，并根据所述音频识别文本构建CTC损失函数； 对所述音频识别文本以及所述音频标注文本进行融合操作，得到融合数据； 将所述融合数据输入至所述端到端模型的语言模型进行语言翻译操作，得到语言翻译结果，并根据所述语言翻译结果构建交叉熵损失函数； 根据所述CTC损失函数以及所述交叉熵损失函数对所述端到端模型进行联合训练，得到目标端到端模型； 所述融合所述音频识别文本以及所述音频标注文本，得到融合数据的步骤，具体包括下述步骤： 获取与所述音频识别文本相对应的音频识别权重； 根据融合算法计算所述音频识别权重、所述音频识别文本以及所述音频标注文本，得到所述融合数据，其中，所述融合算法表示为： 其中，表示所述融合数据；表示所述音频识别权重；表示word-embedding函数；表示所述音频识别文本；表示所述音频标注文本； 在所述获取与所述音频识别文本相对应的音频识别权重的步骤之后，且所述根据融合算法计算所述音频识别权重、所述音频识别文本以及所述音频标注文本，得到所述融合数据的步骤之前，还包括下述步骤： 比较所述音频识别文本以及所述音频标注文本的文本长度，得到文本长度差； 所述根据融合算法计算所述音频识别权重、所述音频识别文本以及所述音频标注文本，得到所述融合数据的步骤，具体包括下述步骤： 若所述文本长度差为零，则执行所述根据融合算法计算所述音频识别权重、所述音频识别文本以及所述音频标注文本，得到所述融合数据的步骤； 若所述文本长度差不为零且满足预设长度差阈值区间，则将所述音频识别权重修改为第一调整权重，并根据所述融合算法、第一调整权重、所述音频识别文本以及所述音频标注文本计算所述融合数据 若所述文本长度差不为零且不满足预设长度差阈值区间，则将所述音频识别权重修改为第二调整权重，并根据所述融合算法、第二调整权重、所述音频识别文本以及所述音频标注文本计算所述融合数据

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