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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利语音识别模型训练方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113870845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111130120.X，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权语音识别模型训练方法、装置、设备及介质是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音识别模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，提供一种语音识别模型训练方法、装置、设备及介质，方法包括：获取包含语音样本的语音样本集；将语音样本输入初始识别模型；通过音频增强处理，得到待处理音频片段；通过初始识别模型中的老师网络进行老师声学特征提取，得到第一特征向量，同时通过初始识别模型中的学生网络进行学生声学特征提取，得到第二特征向量；结合老师网络中的动态队列进行对齐对比处理，得到损失值；在损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新直至收敛，并得到训练完成的语音识别模型。本发明实现了通过老师网络和学生网络共同的语音识别，加快训练效率。本发明适用于人工智能领域，可进一步推动智慧城市的建设。

本发明授权语音识别模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种语音识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取语音样本集；所述语音样本集包括多个语音样本；将所述语音样本输入含有初始参数的初始识别模型；通过所述初始识别模型对所述语音样本进行音频增强处理，得到待处理音频片段；通过老师网络对所述待处理音频片段进行老师声学特征提取，得到第一特征向量，同时通过学生网络对所述待处理音频片段进行学生声学特征提取，得到第二特征向量；其中，所述初始识别模型包括所述老师网络和所述学生网络；所述学生网络为对所述老师网络进行蒸馏学习后获得；对所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述老师网络中的动态队列进行对齐对比处理，得到损失值；在所述损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新所述初始识别模型的初始参数，直至所述损失值达到所述收敛条件时，将收敛之后的所述初始识别模型记录为训练完成的语音识别模型；将待识别语音输入所述语音识别模型训练方法训练完成的语音识别模型，通过该语音识别模型中的学生网络对所述待识别语音进行频域特征的蒸馏提取，以及根据蒸馏提取的频域特征进行文字预测，得到与所述待识别语音对应的待翻译文本；其中，所述待识别语音从包含有翻译目标语种的翻译请求中获取；将所述待翻译文本输入与所述翻译目标语种对应的训练完成的翻译模型，通过所述翻译模型进行翻译处理，得到与所述待翻译文本对应的翻译文本；所述对所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述老师网络中的动态队列进行对齐对比处理，得到损失值，包括：将所述第一特征向量加入所述动态队列中，作为新的历史特征向量；将所述第一特征向量与各所述历史特征向量进行内积处理，同时将所述第二特征向量与各所述历史特征向量进行内积处理，从而确定出损失值。

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