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龙图腾网恭喜思必驰科技股份有限公司申请的专利抗噪语音识别模型的自监督训练方法、系统和存储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：CN116013271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211710809.4，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权抗噪语音识别模型的自监督训练方法、系统和存储介质是由钱彦旻;王巍设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本抗噪语音识别模型的自监督训练方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种抗噪语音识别模型的自监督训练方法、系统和存储介质。该方法包括：将原始语音输入至预训练HuBERT模型，通过预训练HuBERT模型的编码器确定原始语音在编码器第1层至第L层的L个语音嵌入，将L个语音嵌入输入至预训练HuBERT模型的聚集器，将由聚集器生成的聚合表征确定为抗噪语音识别模型的编码器第L层的训练目标；逐层确定预训练HuBERT模型在编码器第1层至第L层的语音嵌入对应抗噪语音识别模型在编码器第1层至第L层的掩蔽噪声语音嵌入的损失；基于损失对抗噪语音识别模型进行自监督训练。本发明实施例在HuBERT架构上实现了针对语音识别的抗噪预训练方法，提升自监督训练的模型的抗噪能力，进一步提升自动语音识别的准确性。

本发明授权抗噪语音识别模型的自监督训练方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种抗噪语音识别模型的自监督训练方法，包括： 将原始语音输入至预训练HuBERT模型，通过所述预训练HuBERT模型的编码器确定所述原始语音在编码器第1层至第L层的L个语音嵌入，将所述L个语音嵌入输入至所述预训练HuBERT模型的聚集器，将由所述聚集器生成的聚合表征确定为抗噪语音识别模型的编码器第L层的训练目标； 将对所述原始语音添加噪声生成的加噪语音输入至所述抗噪语音识别模型，通过所述抗噪语音识别模型的编码器确定所述加噪语音在编码器第1层至第L层的L个掩蔽噪声语音嵌入； 逐层确定所述预训练HuBERT模型在编码器第1层至第L-1层的语音嵌入对应所述抗噪语音识别模型在编码器第1层至第L-1层的掩蔽噪声语音嵌入的第一损失，确定所述抗噪语音识别模型编码器第L层的掩蔽噪声语音嵌入对应所述训练目标的第二损失； 基于所述第一损失以及所述第二损失确定的综合损失对所述抗噪语音识别模型进行自监督训练，直至所述抗噪语音识别模型确定的掩蔽噪声语音嵌入趋近所述预训练HuBERT模型确定的语音嵌入。

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