买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利用于说话人识别的网络模型训练方法、装置及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：CN114360552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111495680.5，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权用于说话人识别的网络模型训练方法、装置及存储介质是由王佳;兰天浩;林秋镇;李坚强设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于说话人识别的网络模型训练方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及语音识别技术领域，具体是涉及用于说话人识别的网络模型训练方法、装置及存储介质。本发明首先将跨域的说话人样本数据集和音素样本数据集分别输入到一个多任务网络模型中，根据说话人分类子网和音素分类子网输出的结果，采用最大均值差异算法计算这两个结果之间的差异损失值,并作为总损失的一部分，通过增加了差异损失值的总损失不断去训练多任务网络模型，最终得到训练之后的模型，而训练之后的说话人子网模型对不同域的音素样本数据集具有较高的泛化能力，即训练之后的模型能够弱化跨域音素样本数据集与说话人样本数据集所具有的差异给网络模型识别说话人准确性所带来的影响。

本发明授权用于说话人识别的网络模型训练方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于说话人识别的网络模型训练方法，其特征在于，包括：将说话人样本数据集输入到多任务网络模型中，提取所述多任务网络模型中的说话人分类子网模型中设定层所输出的第一结果，所述说话人分类子网模型用于说话人分类训练；将与所述说话人样本数据集所对应的跨域的音素样本数据集输入到所述多任务网络模型中，提取所述多任务网络中的音素分类子网模型中设定层所输出的第二结果，所述音素分类子网模型中的设定层与所述说话人分类子网模型中的设定层相对应，所述音素分类子网模型用于音素分类训练；对所述第一结果和所述第二结果应用最大均值差异算法，得到所述第一结果和所述第二结果所对应的差异损失值；依据添加了所述差异损失值的总损失，对说话人分类子网模型和音素分类子网模型所在的所述多任务网络模型进行训练，得到训练之后的所述网络模型；所述依据添加了所述差异损失值的总损失，对说话人分类子网模型和音素分类子网模型所在的所述多任务网络模型进行训练，得到训练之后的所述网络模型，包括：获取所述说话人样本数据集所对应的说话人样本身份标签；依据所述说话人分类子网模型，得到训练的说话人嵌入模型；依据所述说话人样本数据集和所述说话人嵌入模型，得到预测的说话人身份标签；计算所述说话人样本身份标签和预测的所述说话人身份标签之间的身份标签差异；获取所述音素样本数据集所对应的音素样本标签；依据所述音素样本数据集和所述音素分类子网模型，得到预测的音素标签；计算所述音素样本标签和预测的所述音素标签之间的音素差异；将所述身份标签差异、所述差异损失值、所述音素差异作为新的总损失，对说话人分类子网模型和音素分类子网模型所在的所述多任务网络模型进行训练，得到训练之后的所述网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。