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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學申請的專利基于STO陣列和動態(tài)時間規(guī)劃算法的語音識別方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114882876B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210486890.6，技術領域涉及：G10L15/10；該發(fā)明授權基于STO陣列和動態(tài)時間規(guī)劃算法的語音識別方法是由崔凱;周鐵軍;李海設計研發(fā)完成，并于2022-05-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于STO陣列和動態(tài)時間規(guī)劃算法的語音識別方法在說明書摘要公布了：發(fā)明公開了基于STO陣列和動態(tài)時間規(guī)劃算法的語音識別方法。該方法包括利用STO陣列對語音信號的處理以及用改良后的動態(tài)時間規(guī)劃算法進行識別。所述的STO可以在無外加磁場下產(chǎn)生穩(wěn)定的微波信號。所述方法，首先將信號進行時域預處理，然后進行快速傅立葉變換，再經(jīng)過計算將功率譜分段轉換為電流信號并通入STO陣列，得到各段電流對應的輸出頻率作為特征矢量。最終利用改良后的動態(tài)時間規(guī)劃算法處理特征矢量，實現(xiàn)識別。該方法利用納米級的STO器件構造的陣列，結合了STO其可無磁場翻轉以及頻率的高可調(diào)性等特點，并對算法加以改良，對距離限制并且增大訓練庫，實現(xiàn)語音識別硬件改善系統(tǒng)，有望實現(xiàn)高集成度且高識別率的語音識別。

本發(fā)明授權基于STO陣列和動態(tài)時間規(guī)劃算法的語音識別方法在權利要求書中公布了：1.基于STO陣列和動態(tài)時間規(guī)劃算法的語音識別方法，其特征在于：該方法具體包括以下步驟： 步驟1、收集待識別的語音信號，通過預處理濾除噪聲后，進行端點檢測，輸出時域語音信號，對時域語音信號進行快速傅里葉變換后計算頻域信號的功率譜； 步驟2、將步驟1得到的功率譜按照頻率由低到高分成多個頻段，再將每個頻段下的頻率幅度平均值放大相同倍數(shù)后作為極化電流值，輸入由多個相同的STO組成的STO陣列中，在輸出端得到對應的振蕩頻率；STO陣列中STO的個數(shù)大于功率譜被劃分的頻段數(shù)； 步驟3、STO陣列輸出的振蕩頻率按功率譜的頻段劃分順序排列，得到一個頻率向量，計算該頻率向量的差分參數(shù)，得到待識別語音信號的語音特征矢量{T1,T2,T3,…,Tn,..,TN}，作為檢測模板； 步驟4、收集標簽已知的語音信號，通過步驟1～3的方法處理后，將得到的每一條已知語音信號的語音特征矢量{R1,R2,R3,…,Rm,..,RM}作為匹配模板，保存到匹配數(shù)據(jù)庫中； 步驟5、將步驟3得到的檢測模板與匹配數(shù)據(jù)庫中保存的匹配模塊輸入改進的動態(tài)時間規(guī)劃算法中，通過計算兩個語音特征矢量間的歐式距離，將距離值最小的匹配模塊的標簽作為檢測模板的識別結果，完成語音識別；所述改進的動態(tài)時間規(guī)劃算法在距離計算的過程中，設定了動態(tài)距離的限制范圍，當累積距離超出設定范圍時，終止計算，并將計算結果設置為無窮大。

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