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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利語音識別方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN114067786B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202010739778.X，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權語音識別方法、裝置、電子設備及存儲介質是由孫思寧設計研發完成，并于2020-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本語音識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及語音識別技術領域，公開了一種語音識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，其中，該語音識別方法包括：獲取待識別語音；通過語音識別模型對所述待識別語音進行識別，獲得語音識別結果；其中，所述語音識別模型通過以下方式訓練得到：基于各初始訓練樣本對初始語音識別模型進行訓練，得到初步訓練后的識別模型；獲得每個所述初始訓練樣本在通過所述初步訓練后的識別模型進行識別時所對應的識別易錯率表征信息；根據所述表征信息從各所述初始訓練樣本中選取目標樣本；基于各所述目標樣本對所述初步訓練后的識別模型進行訓練，得到所述語音識別模型。本申請提供的方案能夠提升語音識別模型的識別準確率。

本發明授權語音識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種語音識別方法，其特征在于，包括： 獲取待識別語音； 通過語音識別模型對所述待識別語音進行識別，獲得語音識別結果；其中，所述語音識別模型通過以下方式訓練得到： 基于各初始訓練樣本對初始語音識別模型進行訓練，得到初步訓練后的識別模型； 獲得每個所述初始訓練樣本在通過所述初步訓練后的識別模型進行識別時所對應的識別易錯率表征信息； 根據所述表征信息從各所述初始訓練樣本中選取目標樣本； 基于各所述目標樣本對所述初步訓練后的識別模型進行訓練，得到所述語音識別模型； 其中，所述初始訓練樣本包括樣本語音和該樣本語音對應的樣本文本； 所述獲得每個所述初始訓練樣本在通過所述初步訓練后的識別模型進行識別時所對應的識別易錯率表征信息，包括： 針對一個所述初始訓練樣本，利用所述識別模型對該樣本的樣本語音進行識別，獲得該樣本的樣本文本中每個字符對應的識別概率中由大到小排序中排序靠前的至少兩個識別概率； 根據所述樣本文本中每個字符對應的所述至少兩個識別概率，確定每個字符所對應的信息熵； 基于所述樣本文本中每個字符所對應的信息熵，確定所述初始訓練樣本對應的識別易錯率表征信息； 對于一個所述初始訓練樣本，所述基于所述樣本文本中每個字符所對應的信息熵，確定所述初始訓練樣本對應的識別易錯率表征信息，包括： 將所述初始訓練樣本的樣本文本中各字符所對應的信息熵中最大的信息熵，作為該初始訓練樣本對應的識別易錯率表征信息。

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