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龙图腾网获悉深圳市友杰智新科技有限公司申请的专利命令词识别学习网络层权值量化、推理方法和设备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：CN121434701B 。

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：202512023306.X，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权命令词识别学习网络层权值量化、推理方法和设备是由李杰;杨汉丹;张海龙设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本命令词识别学习网络层权值量化、推理方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种命令词识别学习网络层权值量化、推理方法和设备，其中命令词识别学习网络层权值量化方法，包括：获取同一层网络所有权值，基于权值精度范围将其分为第一类权值范围内和第二类权值超出范围；对第一类权值采用低精度整数格式定点量化；对第二类权值拆分为多个子权值均在低精度范围内并量化，记录其位置信息及子权值组合规则；按预设结构存储量化后数据。本方法通过拆分超限权值并完整存储，避免传统量化的精度损失，在显著降低存储资源占用的同时，提高命令词识别推理精度，适用于智能音箱等低资源平台。

本发明授权命令词识别学习网络层权值量化、推理方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种命令词识别学习网络层权值量化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取同一层命令词识别学习网络的所有权值； 基于所述同一层命令词识别学习网络的权值精度范围，将所述所有权值分成位于所述权值精度范围内的第一类权值，以及超出所述权值精度范围的第二类权值； 对所述第一类权值，采用预设低精度整数格式对应的定点量化方式进行量化； 对各所述第二类权值，按照预设规则拆分成至少两个子权值，所述预设规则包括：每个子权值均落在所述低精度整数格式的数值范围内，且子权值通过预设组合规则可还原为原始的第二类权值； 对拆分后的各子权值采用所述低精度整数格式进行量化，并记录各第二类权值在权值矩阵中的位置信息及对应的子权值组合规则； 将量化后的第一类权值、量化后的子权值、所述位置信息及组合规则按照预设存储结构进行存储； 所述将量化后的第一类权值、量化后的子权值、所述位置信息及组合规则按照预设存储结构进行存储，包括： 按照预设顺序依次存储所述预设组合规则、量化后的第一类权值、量化后子权值的数量信息、量化后的子权值，以及各第二类权值在权值矩阵中的位置信息；其中，所述位置信息的存储格式根据权值矩阵的行列维度大小自适应确定： 若权值矩阵的行维度或列维度小于等于预设维度阈值，则采用第一预设存储格式存储位置信息，所述第一预设存储格式为以低字节数整数格式分别存储行索引与列索引，单个位置信息的总存储字节数不超过预设低字节上限； 若权值矩阵的行维度或列维度大于预设维度阈值，则采用第二预设存储格式存储位置信息，所述第二预设存储格式为以适配超阈值维度的整数格式存储超出阈值的索引、以低字节数整数格式存储未超出阈值的索引，单个位置信息的总存储字节数与权值矩阵维度相适配且满足低资源平台的存储需求，以适配低资源平台的存储需求。

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