买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉多伦科技股份有限公司申请的专利一种应用于科目三考试的语音识别方法和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：CN116153335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310168195.X，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种应用于科目三考试的语音识别方法和系统是由章道扬;张铁监;叶剑;孙茂芬;汪洋设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于科目三考试的语音识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于科目三考试的语音识别方法和系统，本发明基于视频数据与音频数据，筛选出疑似作弊音频片段；进而，通过构建的语音识别模型将语音数据处理为简单的图像分类的方式处理，在保证精度的同时，在语音识别模型的网络结构中，去除对语音分类效果不明显的mobieNetV3中Squeeze‑and‑Excitatio模块，以此来提速，兼顾精度和速度，在网络前部分使用relu激活函数，后部分使用hardwish函数。另外语音识别模型损失函数使用缓解数据不平衡问题的FocalLoss函数，以解决语音数据不平衡问题。并且解决现有技术中无法对科目三考试车辆上安全员发出的语音作弊行为进行监控的问题。

本发明授权一种应用于科目三考试的语音识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于科目三考试的语音识别方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：实时采集预设时长内的科目三考试车内的音频数据； 步骤2：将预设时长内的科目三考试车内的音频数据转化为对应的语谱图； 步骤3：基于预设时长内的科目三考试车内的音频数据对应的语谱图，利用语音识别模型，判断安全员是否存在预设安全员语音作弊行为，对科目三车内安全员的语音作弊行为进行识别； 语音识别模型采用去除对语音分类效果不明显的mobieNetV3中Squeeze-and-Excitatio模块的网络，在网络预设前部分使用relu激活函数，预设后部分使用hardwish函数；模型的损失函数使用缓解数据不平衡问题的FocalLoss函数； 语音识别模型的构建步骤如下： 步骤3.1：获取训练数据，训练数据包括正样本音频、负样本音频，正样本音频为属于预设安全员语音作弊行为的音频，负样本音频为不属于预设安全员语音作弊行为的音频； 步骤3.2：针对训练数据包括的正样本音频、负样本音频分别将其转化为对应的语谱图； 步骤3.3：基于训练数据包括的正样本音频、负样本音频分别对应的语谱图，进行模型训练，获得以语谱图为输入、以是否存在语音作弊行为的结果为输出的语音识别模型，用于对机动车驾驶人科目三考试车内安全员的语音作弊行为进行监控； 步骤3.1中的训练数据，通过以下步骤获得： 步骤3.1.1：获取科目三考试车内安全员视频数据、以及与视频数据同步的音频数据； 步骤3.1.2：基于安全员视频数据，结合安全员视频数据中安全员的动作和面部表情，针对同步的音频数据进行标注标签，将音频数据中属于预设安全员语音作弊行为的音频标注为正样本，不属于预设安全员语音作弊行为的音频标注为负样本； 步骤3.1.2中，基于安全员视频数据，结合安全员视频数据中安全员的动作和面部表情，具体执行以下过程，针对同步的音频数据进行标注标签： 基于安全员视频数据，结合安全员视频数据中安全员的动作和面部表情，将安全员视频数据中安全员的动作为预设安全员语音作弊行为对应的动作、安全员的的面部表情为预设安全员语音作弊行为对应的面部表情的视频片段进行标注标签；并将同步的音频数据中与视频片段对应的音频标注为正样本，同步的音频数据中剩余的的音频标注为负样本。

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多伦科技股份有限公司，其通讯地址为：211112 江苏省南京市江宁区天印大道1555号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。