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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學申請的專利一種面向管理指令的語音識別和自動糾錯方法獲國家發(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：CN114708865B 。

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：202210463409.1，技術領域涉及：G10L15/22；該發(fā)明授權一種面向管理指令的語音識別和自動糾錯方法是由張華;杭朵朵設計研發(fā)完成，并于2022-04-28向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種面向管理指令的語音識別和自動糾錯方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向管理指令的語音識別和自動糾錯方法，包括：采集特定管理指令用于管理指令的語音數(shù)據(jù)，對所述語音進行預處理；提取語音特征；建立語音識別模塊，輸入提取特征后的管理指令語音數(shù)據(jù)；輸出所述管理指令語音對應的文字識別結果，組成待糾錯文本；建立語音識別文本糾錯模塊，輸入管理指令語音對應的待糾錯文本；輸出初次糾錯后的識別文本；以“句”為單位，檢查每個識別結果序列的可糾錯性；以“字”為單位，檢查識別文本中連續(xù)修正漢字字符的可糾錯性；輸出糾錯后的最終識別文本。

本發(fā)明授權一種面向管理指令的語音識別和自動糾錯方法在權利要求書中公布了：1.一種面向管理指令的語音識別和自動糾錯方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 步驟S1、采集管理指令語音并對其進行預處理； 步驟S2、針對步驟S1中經(jīng)過預處理之后的語音數(shù)據(jù)，提取其多維特征； 步驟S3、將步驟S2中得到的多維特征輸入至預先構建好的語音識別模塊中，進行識別； 步驟S4、將語音識別模塊輸出的文字識別結果，組成待糾錯文本， 步驟S5、將待糾錯文本輸入至語音識別文本糾錯模塊中進行糾錯，該語音識別文本糾錯模塊包括基于Conformer和基于Transformer的端到端糾錯模型，該兩個模型平行設置； 步驟S6、輸出初次糾錯后的識別文本； 步驟S7、針對步驟S6中得到的初次糾錯后的識別文本，以句為單位，檢查每句識別結果的可糾錯性，其包括：計算步驟S5中基于Conformer糾錯模型的輸入序列和輸出序列的相似度，如果相似度低于門限值，判定為修正量過大，不可糾錯，直接輸出識別結果序列；如果相似度大于等于門限，判定為可糾錯，進入下一步操作； 步驟S8、針對步驟S6中得到的初次糾錯后的識別文本，以字為單位，檢查識別文本中連續(xù)修正漢字字符的可糾錯性，其包括： 步驟S801、首先，針對Conformer糾錯模型和Transformer糾錯模型的輸出，判斷該兩個模型其輸出的每個字符是否存在糾錯操作，若存在糾錯操作，則再判斷其糾錯操作的具體種類，其中，該糾錯操作的具體種類包括：替換字符或者插入字符；然后，再針對該兩個模型的輸出，將其中連續(xù)的且經(jīng)過了糾錯操作的字符提取出來，并且分別記為集合A1和集合A2，其中，該集合A1對應Conformer糾錯模型，該集合A2對應Transformer糾錯模型； 步驟S802、篩查連續(xù)修正的字符，其包括： 若，某字既存在集合A1，也存在集合A2，則定義該字為修正正確的字符，直接輸出； 若，某字只存在該兩個集合的其中一個集合中，則定義該字為修正錯誤的字符，將字修正前的結果，進行輸出； 步驟S803、整合篩查后的輸出，得到最終糾錯結果。

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