复旦大学;复旦大学义乌研究院汤韬获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学;复旦大学义乌研究院申请的专利一种轻量级语音关键词识别方法、设备、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：CN115810357B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211503850.4，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种轻量级语音关键词识别方法、设备、介质是由汤韬;冯辉;黄奇伟;胡波设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种轻量级语音关键词识别方法、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种轻量级语音关键词识别方法、设备、介质，所述方法包括：获取待识别语音，并转换为特征帧向量，输入关键词识别模型，获取与目标关键词匹配的分类标签的概率数组，根据概率数组确定待识别语音内是否包含目标关键词，其中，关键词识别模型包括：时间卷积模块，包括多个按照预设的空洞系数组合的卷积层，用于提取时序间相关性信息；嵌套模块；压缩模块，包括多个按照预设的步长组合的卷积层，用于对时间卷积模块和嵌套模块的输出在通道深度拼接后的数据进行压缩与特征提取；全连接分类输出模块，用于获取概率数组。在参数量及运算复杂度均较小的轻量级约束下，本方法获得了较好识别准确率，从而更适合在嵌入式系统上进行部署。
本发明授权一种轻量级语音关键词识别方法、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种轻量级语音关键词识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待识别语音，将所述待识别语音转换为与预设格式匹配的特征帧向量，输入预训练好的关键词识别模型，获取与目标关键词匹配的分类标签的概率数组，根据所述概率数组确定所述待识别语音内是否包含所述目标关键词， 其中，所述关键词识别模型包括： 时间卷积模块，包括多个按照预设的空洞系数组合的卷积层，用于根据所述特征帧向量，提取时序间相关性信息，获取第一输出数据； 嵌套模块，用于根据所述特征帧向量，获取第二输出数据； 压缩模块，包括多个按照预设的步长组合的卷积层，用于对所述第一输出数据以及所述第二输出数据拼接后的数据进行压缩与特征提取，获取第三输出数据； 全连接分类输出模块，用于根据所述第三输出数据，获取所述概率数组。
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