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龍圖騰網恭喜深圳市大數據研究院申請的專利線索語自動識別模型訓練方法、裝置、存儲介質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：CN114445909B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202111601585.9，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權線索語自動識別模型訓練方法、裝置、存儲介質及設備是由劉李設計研發完成，并于2021-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本線索語自動識別模型訓練方法、裝置、存儲介質及設備在說明書摘要公布了：本發明一種線索語自動識別模型訓練方法、裝置、存儲介質及設備，所述方法包括：獲取開源的線索語視頻數據集，并基于此對服務器模型進行訓練；隨機選取多個目標客戶端，并將服務器模型的當前全局模型參數下發給各個所述目標客戶端；接收各目標客戶端上傳的當前客戶端模型參數，并對各當前客戶端模型參數進行聚合，并采用聚合后的模型參數對服務器模型進行更新，得到新的服務器模型；重復執行第二和第三步驟，直到服務器模型收斂，以訓練得到線索語自動識別模型。本發明能夠建立一個基于聯邦學習理論框架的帶隱私保護的CS自動識別模型，以期促進CS自動識別的研究成果真正走向應用，造福于聾啞人士以及更多有需要的人。

本發明授權線索語自動識別模型訓練方法、裝置、存儲介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種線索語自動識別模型訓練方法，其特征在于，應用于服務器當中，所述服務器與多個客戶端通訊連接，所述方法包括：S01，獲取開源的線索語視頻數據集，并采用所述開源的線索語視頻數據集對服務器模型進行訓練；S02，隨機選取多個目標客戶端，并將所述服務器模型的當前全局模型參數下發給各個所述目標客戶端，以使所述目標客戶端基于所述當前全局模型參數和預設訓練集對各自的客戶端模型進行訓練，所述客戶端模型和所述服務器模型的架構相同；S03，接收各所述目標客戶端上傳的當前客戶端模型參數，并對各所述當前客戶端模型參數進行聚合，并采用聚合后的模型參數對所述服務器模型進行更新，得到新的服務器模型；重復執行步驟S02-步驟S03，直到服務器模型收斂，以訓練得到線索語自動識別模型；其中，所述客戶端模型和所述服務器模型的架構均包括：自監督增量學習聯合模型，用于從數據集當中提取手形特征和嘴唇特征；手位置識別識別模型，用于從數據集當中提取手位置特征；異步異質多模態時序對齊模型，用于基于手形特征、嘴唇特征和手位置特征，對手形和手位置的運動相對于嘴唇運動的超前量進行統計建模與預測，并利用預測得到的超前量在時序上調整手形特征和手位置特征，得到初步時序對齊的手形特征、嘴唇特征和手位置特征；融合模型，用于基于所述初步時序對齊的手形特征、嘴唇特征和手位置特征對線索語的音素類別進行預測識別。

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深圳市大數據研究院，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市龍崗區龍翔大道2001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”。