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龍圖騰網(wǎng)恭喜廈門快商通科技股份有限公司申請的專利聲紋識別模型訓(xùn)練方法、裝置、移動終端及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111783939B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010469636.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/084；該發(fā)明授權(quán)聲紋識別模型訓(xùn)練方法、裝置、移動終端及存儲介質(zhì)是由洪國強(qiáng);肖龍源;李稀敏;劉曉葳;葉志堅設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本聲紋識別模型訓(xùn)練方法、裝置、移動終端及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種聲紋識別模型訓(xùn)練方法、裝置、移動終端及存儲介質(zhì)，該方法包括：控制xvector聲紋識別模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得訓(xùn)練特征向量，通過第一全連接層對訓(xùn)練特征向量進(jìn)行類型識別得到預(yù)設(shè)特征向量和動態(tài)數(shù)字特征向量；將預(yù)設(shè)特征向量和動態(tài)數(shù)字特征向量分別對應(yīng)輸入第二全連接層和第三全連接層；對第二全連接層和第三全連接層進(jìn)行損失計算得到第一損失概率和第二損失概率，根據(jù)第一損失概率和第二損失概率對第二全連接層和第三全連接層進(jìn)行訓(xùn)練。本發(fā)明通過根據(jù)預(yù)設(shè)特征向量對第二全連接層進(jìn)行訓(xùn)練，并控制動態(tài)數(shù)字特征向量對第三全連接層進(jìn)行訓(xùn)練的設(shè)計，提高了模型訓(xùn)練后xvector聲紋識別模型對文本半相關(guān)的識別效果。

本發(fā)明授權(quán)聲紋識別模型訓(xùn)練方法、裝置、移動終端及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種聲紋識別模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入xvector聲紋識別模型；其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)包括文字?jǐn)?shù)據(jù)或語音數(shù)據(jù)； 基于所述xvector聲紋識別模型對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，所述xvector聲紋識別模型包括TDNN網(wǎng)絡(luò)、池化層、第一全連接層、第二全連接層和第三全連接層，所述第二全連接層和所述第三全連接層共用所述xvector聲紋識別模型中的所述TDNN網(wǎng)絡(luò)、所述池化層和所述第一全連接層； 獲得訓(xùn)練特征向量，并將所述訓(xùn)練特征向量輸入第一全連接層； 通過所述第一全連接層對所述訓(xùn)練特征向量進(jìn)行類型識別，得到預(yù)設(shè)特征向量和動態(tài)數(shù)字特征向量； 將所述預(yù)設(shè)特征向量和所述動態(tài)數(shù)字特征向量分別對應(yīng)輸入第二全連接層和第三全連接層，所述第二全連接層和所述第三全連接層均對應(yīng)一個輸出； 使用損失計算層對所述第二全連接層和所述第三全連接層的輸出分別進(jìn)行損失計算，得到第一損失概率和第二損失概率； 根據(jù)所述第一損失概率對所述第二全連接層進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)所述第二損失概率對所述第三全連接層進(jìn)行訓(xùn)練，直至所述第二全連接層和所述第三全連接層的輸出收斂。

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