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龙图腾网获悉百果园技术(新加坡)有限公司申请的专利一种语音识别方法、装置、设备、存储介质及产品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：CN116229951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310218960.4，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种语音识别方法、装置、设备、存储介质及产品是由徐延广;马东鹏;项伟设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语音识别方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种语音识别方法、装置、设备、存储介质及产品。本申请实施例提供的技术方案通过利用语音识别模型对待处理语音信息进行分析处理，得到待处理语音信息的识别结果，该语音识别模型为基于过滤处理以及分布平衡处理后的无标注样本音频以及有标注样本音频进行半监督训练得到，语音识别模型，过滤处理以及分布平衡处理后的无标注样本音频分布情况更容易拟合正确标注的音频的分布情况，充分利用无标注音频样本进行语音识别模型的半监督训练，减少人工标注的人力和时间成本，减少大量的无标注样本音频对训练效率和语音识别模型识别准确度的影响，有效提升语音识别模型的训练效率以及语音识别效果。

本发明授权一种语音识别方法、装置、设备、存储介质及产品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： 获取待处理语音信息； 将所述待处理语音信息输入至训练完成的语音识别模型，通过所述语音识别模型对所述待处理语音信息进行分析处理，得到所述待处理语音信息对应的识别结果，所述语音识别模型基于过滤处理以及分布平衡处理后的无标注样本音频以及有标注样本音频进行半监督训练得到，所述半监督训练的初始教师模型通过有监督训练得到； 所述语音识别模型的半监督训练步骤包括：利用教师模型对无标注样本音频进行解码处理，得到解码文本以及文本路径得分；基于所述解码文本以及文本路径得分对所述无标注样本音频进行第一过滤处理，并基于所述解码文本对所述无标注样本音频进行分布平衡处理；利用所述无标注样本音频以及所述有标注样本音频对所述教师模型进行半监督训练，得到语音识别模型，所述有标注样本音频为所述教师模型的训练样本； 其中，所述基于所述解码文本对所述无标注样本音频进行分布平衡处理，包括： 计算各个所述无标注样本音频与验证集和或测试集在令牌分布上的第一相对熵损失度，并将所述第一相对熵损失度添加到第一损失集合中； 基于第一损失集合中所述第一相对熵损失的第一排序顺序，选取第一设定数量的所述无标注样本音频添加到无标注样本音频集合中； 将所述无标注样本音频集合复制为第一样本音频集合，计算所述第一样本音频集合与所述验证集和或所述测试集在令牌分布上的第二相对熵损失度； 将未被选取的所述无标注样本音频依次加入所述无标注样本音频集合，得到多个第二样本音频集合，并计算每个所述第二样本音频与所述验证集和或所述测试集在令牌分布上的第三相对熵损失度，并将所述第二相对熵损失度与每个所述第三相对熵损失度的损失度差值添加到第二损失集合中； 基于第二损失集合中所述损失度差值的第二排序顺序，选取第二设定数量的所述无标注样本音频添加到无标注样本音频集合中，直至所述无标注样本音频集合中的无标注样本音频达到设定数量阈值。

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百果园技术(新加坡)有限公司，其通讯地址为：巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A；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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