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龍圖騰網恭喜中國科學院自動化研究所申請的專利說話人確認模型訓練方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116129885B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211679705.1，技術領域涉及：G10L15/06；該發明授權說話人確認模型訓練方法、裝置及設備是由王方圓;王溪源;徐波設計研發完成，并于2022-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本說話人確認模型訓練方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明提供一種說話人確認模型訓練方法、裝置及設備，該方法包括：獲取一個訓練批次中全部語音樣本對應的語音特征、以及全部語音樣本對應的標簽信息；將語音特征分別輸入至初始說話人確認模型中的全局特征提取網絡和局部特征提取網絡中，得到語音特征對應的目標全局特征和目標局部特征；基于目標全局特征和所述目標局部特征，確定全部語音樣本對應的預測信息；根據標簽信息和預測信息，更新初始說話人確認模型的模型參數，以得到說話人確認模型。本發明提供的說話人確認模型訓練方法、裝置及設備用于使TDNN網絡和Transformer網絡并行學習，提升說話人確認模型的性能。

本發明授權說話人確認模型訓練方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種說話人確認模型訓練方法，其特征在于，包括：獲取一個訓練批次中全部語音樣本對應的語音特征、以及所述全部語音樣本對應的標簽信息；將所述語音特征分別輸入至初始說話人確認模型中的全局特征提取網絡和局部特征提取網絡中，得到所述語音特征對應的目標全局特征和目標局部特征，所述全局特征提取網絡為Transformer網絡，所述局部特征提取網絡為TDNN網絡；基于所述目標全局特征和所述目標局部特征，確定所述全部語音樣本對應的預測信息；根據所述標簽信息和所述預測信息，更新所述初始說話人確認模型的模型參數，以得到說話人確認模型；其中，所述將所述語音特征分別輸入至初始說話人確認模型中的全局特征提取網絡和局部特征提取網絡中，得到所述語音特征對應的目標全局特征和目標局部特征，包括：將所述語音特征分別輸入至初始說話人確認模型中的全局特征提取網絡和局部特征提取網絡中，得到第一全局特征和第一局部特征；將所述第一全局特征輸入所述初始說話人確認模型中的第一數據處理網絡，得到第二全局特征，所述第一全局特征和所述第二全局特征的維度存在不同，所述第二全局特征和所述第一局部特征的維度相同；將所述第二全局特征輸入所述局部特征提取網絡，得到第二局部特征，并根據所述第一局部特征和所述第二局部特征獲得所述目標局部特征；將第二局部特征輸入所述初始說話人確認模型中的第二數據處理網絡，得到第三局部特征，所述第二局部特征和所述第三局部特征的維度存在不同；將所述第三局部特征輸入所述全局特征提取網絡，并根據所述第三局部特征和所述第一全局特征得到所述目標全局特征，所述第三局部特征和所述第一全局特征的維度相同。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院自動化研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區中關村東路95號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。