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龍圖騰網(wǎng)獲悉科大訊飛股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115394294B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210982703.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/25；該發(fā)明授權(quán)一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王慶然;孔常青;萬(wàn)根順;馬峰;熊世富;高萬(wàn)軍;吳如松;高建清;潘嘉;劉聰;胡國(guó)平;劉慶峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括:獲取待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)和目標(biāo)面部圖像數(shù)據(jù)；其中，所述待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)包括目標(biāo)用戶(hù)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)面部圖像數(shù)據(jù)至少包括所述目標(biāo)用戶(hù)的唇部區(qū)域之外的面部圖像數(shù)據(jù)；至少根據(jù)所述目標(biāo)面部圖像數(shù)據(jù)，對(duì)所述待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，得到對(duì)所述目標(biāo)用戶(hù)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法能夠在用戶(hù)唇部被遮擋的情況下，準(zhǔn)確識(shí)別用戶(hù)的語(yǔ)音。

本發(fā)明授權(quán)一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種語(yǔ)音識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)和目標(biāo)面部圖像數(shù)據(jù)；其中，所述待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)包括目標(biāo)用戶(hù)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)面部圖像數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)用戶(hù)的唇部區(qū)域之外的面部圖像數(shù)據(jù)； 通過(guò)預(yù)先建立的語(yǔ)音識(shí)別模型至少根據(jù)所述目標(biāo)面部圖像數(shù)據(jù)，對(duì)所述待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，得到對(duì)所述目標(biāo)用戶(hù)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果； 所述語(yǔ)音識(shí)別模型包括：語(yǔ)音分離子模型和語(yǔ)音識(shí)別子模型； 所述語(yǔ)音識(shí)別子模型通過(guò)如下訓(xùn)練得到： 將第二訓(xùn)練樣本輸入預(yù)先訓(xùn)練得到的多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模型，至少獲取所述多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模型輸出的第一隱層向量、第二隱層向量、第三隱層向量；第二訓(xùn)練樣本包括目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，以及與所述目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的、所述目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的除唇部圖像以外的面部圖像數(shù)據(jù)，還包括非目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的除唇部圖像以外的面部圖像數(shù)據(jù)； 其中，所述第一隱層向量為所述目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音數(shù)據(jù)的特征向量，所述第二隱層向量為所述目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的除唇部圖像以外的面部圖像數(shù)據(jù)的特征向量，所述第三隱層向量為所述非目標(biāo)說(shuō)話(huà)人的除唇部圖像以外的面部圖像數(shù)據(jù)的特征向量； 至少以縮小所述第一隱層向量與所述第二隱層向量之間的距離并且擴(kuò)大所述第一隱層向量與所述第三隱層向量之間的距離為目標(biāo)，對(duì)所述多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模型進(jìn)行參數(shù)校正； 所述多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模型通過(guò)基于語(yǔ)音數(shù)據(jù)以及語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的唇部圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別訓(xùn)練得到。

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