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龍圖騰網獲悉中航信移動科技有限公司申請的專利一種基于小樣本的機艙人聲識別方法、介質及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120220661B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510672092.6，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權一種基于小樣本的機艙人聲識別方法、介質及設備是由籍焱;尚亞南;栗滕;張江東;王超;張麗穎設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于小樣本的機艙人聲識別方法、介質及設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于小樣本的機艙人聲識別方法、介質及設備，涉及語音識別技術領域，所述方法基于復合損失函數對初始語音識別模型進行訓練以獲取目標語音識別模型，能從多個維度對模型進行優化，只需使用少量的樣本數據對模型進行訓練，并且復合損失函數結合了多個損失函數，使模型在每次更新時能夠從多個方向進行調整，從而加速收斂過程，此外，復合損失函數中的強化學習損失函數是基于模型預測分布和字符錯誤率確定的損失函數，能夠更好地處理吞字或連字等現象，使模型生成更貼近實際輸出的序列；將目標艙音輸入到目標語音識別模型中以獲取目標艙音對應的預測文本，提高了機艙人聲識別的速度還確保預測文本能夠精確反映艙音中的實際內容。

本發明授權一種基于小樣本的機艙人聲識別方法、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于小樣本的機艙人聲識別方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： S1、使用目標樣本數據集D對初始語音識別模型進行訓練以獲取目標語音識別模型，其中，D中包括若干個目標樣本音頻和每一目標樣本音頻對應的實際文本，用于訓練初始語音識別模型的復合損失函數L符合如下條件： L=α×Lnum+β×Lcer+γ×Lcross-entroy+μ×Lctc，Lnum為長度損失函數，Lcer為強化學習損失函數，Lcross-entroy為交叉熵損失函數，Lctc為CTC損失函數，α為Lnum對應的權重參數，β為Lcer對應的權重參數，γ為Lcross-entroy對應的權重參數，μ為Lctc對應的權重參數；Lcer符合如下條件： Lcer=Ex-D[Epy1|x[cery1，y]]，x為D中的目標樣本音頻，y為x對應的實際文本，y1為目標語音識別模型預測的文本，Ex-D[]表示對D中的所有x進行期望值計算；Epy1|x[cery1，y]表示在給定輸入x的條件下，根據目標語音識別模型輸出的概率分布，計算y1和y之間的字符錯誤率的期望值；py1|x為給定輸入x的條件下，目標語音識別模型輸出y1的概率；cery1，y為y1和y之間的字符錯誤率； S2、將目標艙音輸入到目標語音識別模型中以獲取目標艙音對應的預測文本，預測文本為目標語音識別模型輸出的文本，目標艙音為初始艙音中包含人聲的音頻片段，初始艙音為從目標航空器的機艙中采集到的音頻；其中，目標語音識別模型包括：音頻特征融合模塊、編碼模塊、字數識別模塊和解碼模塊，其中，編碼模塊包括若干個CNN層和若干個編碼器，字數識別模塊包括卷積層和全連接神經網絡，解碼模塊包括若干個非自回歸解碼器。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中航信移動科技有限公司，其通訊地址為：100041 北京市石景山區田順莊北路1號院1號樓12層1201室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。