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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属瑞金医院申请的专利一种认知功能障碍筛查用的语音识别方法和装置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：CN116153298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211532775.4，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种认知功能障碍筛查用的语音识别方法和装置是由王刚;任汝静;谢心怡;王金涛设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种认知功能障碍筛查用的语音识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种认知功能障碍筛查用的语音识别方法和装置，其中，方法包括：获取待检测的音频信号；将所述音频信号输入语音识别模型中进行识别，得到识别结果，其中，所述语音识别模型中的声学模型部分通过语音数据训练得到；语言模型部分包括通用语言模型与专病语言模型，专病语言模型根据阿尔茨海默病及相关认知障碍收集的对应文本数据得到，通用语言模型与专病语言模型进行自学习融合；特征提取部分用于基于声学模型部分获取音频信号中的音频特征；解码器部分用于对提取出的音频特征进行识别，在识别时，根据解码参数动态地在通用语言模型与专病语言模型中进行选择。本发明能够平衡通用和医疗专病场景识别效果。

本发明授权一种认知功能障碍筛查用的语音识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种认知功能障碍筛查用的语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的音频信号； 将所述音频信号输入语音识别模型中进行识别，得到识别结果，其中，所述语音识别模型包括：声学模型部分、语言模型部分、特征提取部分和解码器部分，所述声学模型部分通过语音数据训练得到；所述语言模型部分包括通用语言模型与专病语言模型，所述专病语言模型根据阿尔茨海默病及相关认知障碍收集的对应文本数据得到，所述通用语言模型与专病语言模型进行自学习融合；所述特征提取部分用于基于所述声学模型部分获取音频信号中的音频特征；所述解码器部分用于对提取出的音频特征进行识别，在识别时，根据解码参数动态地在通用语言模型与专病语言模型中进行选择； 所述解码器部分包括依次连接的第一单向长短时记忆模块、注意力层模块和第二单向长短时记忆模块；所述第二单向长短时记忆模块的输出与语言模型部分的输出进行融合，具体为：所述语言模型部分的输入为上一次所述解码器部分的输出，并与两个长短时记忆模块组成RNN-LM，所述RNN-LM的输出与所述第二单向长短时记忆模块的输出一起计算一个门控用于对通用语言模型与专病语言模型进行选择，选择之后与所述第二单向长短时记忆模块的输出一起进行分类，得到最终解码结果； 所述声学模型部分还进行多口音自适应处理，具体为：采用通用识别模型对训练用语音数据进行声学部分的解码，并利用解码结果与标注形成基于音素层面的残差向量用以表征当前发音人与标准发音人的差异，然后通过设定阈值筛选出当前声学模型对所述当前发音人识别出的差异超过阈值的部分作为方言口音残差向量，并利用聚类的方式对筛选出的方言口音进行聚类并形成固定数目的方言口音记忆向量，并采用注意力机制对聚类后的方言特征进行加权，得到口音特征；将口音特征学习提炼后融入到当前声学模型中，将方言口音数据映射到标准发音的空间上。

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