一种低资源语音识别模型的构建方法与装置

本发明公开了一种低资源语音识别模型的构建方法和装置，方法包括：预处理准备：从预训练模型中提取线性层权重并配置LoRA参数；初始化构建：构建结构化的低秩适配器，生成融合频谱与相位信息的A/B矩阵初始值，对基础权重进行残差化处理；训练执行：使用低资源数据集，通过参数高效微调框架更新LoRA参数；权重整合及输出最终模型。本发明通过频谱‑相位残差初始化与参数高效微调技术，在不改动原有模型架构的前提下，有效解决了传统低资源场景下模型训练效率低、相位信息丢失、跨环节适配差等技术痛点，显著提升了方言识别、小众词汇识别及热词适配的精度。