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龍圖騰網(wǎng)獲悉美的集團(tuán)(上海)有限公司;美的集團(tuán)股份有限公司申請的專利音頻識別方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)、及程序產(chǎn)品獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114842838B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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)的專利申請?zhí)?專利號為：202210415556.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/16；該發(fā)明授權(quán)音頻識別方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)、及程序產(chǎn)品是由唐劍;夏立超;趙東宇;劉寧;張法朝;奉飛飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本音頻識別方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)、及程序產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域，提供音頻識別方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)、及程序產(chǎn)品。所述方法包括：對待識別音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行量化；將量化后的待識別音頻數(shù)據(jù)和定點歷史音頻數(shù)據(jù)輸入音頻識別模型，獲得音頻識別模型輸出的音頻識別結(jié)果數(shù)據(jù)和更新的定點歷史音頻數(shù)據(jù)；對音頻識別結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行反量化，得到音頻識別結(jié)果；更新的定點歷史音頻數(shù)據(jù)通過音頻識別模型的記憶模塊利用深度可分離卷積得到。本申請實施例提供的音頻識別方法，能夠消除量化和反量化操作在音頻識別模型內(nèi)部造成的冗余運(yùn)算，提高音頻識別模型的推理速度；并且由記憶模塊利用深度可分離卷積得到定點歷史音頻數(shù)據(jù)，能夠有效減少算子數(shù)量，降低時延，進(jìn)一步提高模型推理效率。

本發(fā)明授權(quán)音頻識別方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)、及程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種音頻識別方法，其特征在于，包括： 對待識別音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行量化； 將量化后的待識別音頻數(shù)據(jù)和定點歷史音頻數(shù)據(jù)輸入音頻識別模型，獲得所述音頻識別模型輸出的音頻識別結(jié)果數(shù)據(jù)和更新的定點歷史音頻數(shù)據(jù)；所述定點歷史音頻數(shù)據(jù)和所述音頻識別結(jié)果數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型均為定點數(shù)據(jù)； 對所述音頻識別模型輸出的音頻識別結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行反量化，以得到音頻識別結(jié)果； 其中，所述音頻識別模型基于音頻數(shù)據(jù)樣本、以及所述音頻數(shù)據(jù)樣本對應(yīng)的音頻識別結(jié)果訓(xùn)練得到，且所述更新的定點歷史音頻數(shù)據(jù)通過所述音頻識別模型的記憶模塊利用深度可分離卷積對量化后的待識別音頻數(shù)據(jù)和定點歷史音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積得到，以及所述更新的定點歷史音頻數(shù)據(jù)用于所述音頻識別模型的下一次音頻識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人美的集團(tuán)(上海)有限公司;美的集團(tuán)股份有限公司，其通訊地址為：201700 上海市青浦區(qū)雙聯(lián)路158號1幢11層B區(qū)1152室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。