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龙图腾网恭喜珠海亿智电子科技有限公司申请的专利哭声检测模型的训练方法、装置、电子设备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：CN114550729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210075516.7，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权哭声检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由沙露露设计研发完成，并于2022-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本哭声检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用于音频处理技术领域，提供了一种哭声检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取训练数据集，训练数据集中包括每个训练样本对应的音频级别的标签、段级别的标签以及音频特征，使用训练数据集对预先构建好的哭声检测模型进行训练，得到训练好的哭声检测模型，从而通过双标签联合训练哭声检测模型，在兼顾数据集不足的同时，提高了哭声检测模型的训练效果。

本发明授权哭声检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种哭声检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：获取训练数据集，所述训练数据集中包括每个训练样本对应的音频级别的标签、段级别的标签以及音频特征，所述获取训练数据集包括：生成每个所述训练样本的双标签，并提取每个所述训练样本的音频特征，所述双标签包括所述音频级别的标签和所述段级别的标签；使用所述训练数据集对预先构建好的哭声检测模型进行训练，得到训练好的哭声检测模型，所述哭声检测模型包括依次连接的主干网络和双标签网络，所述双标签网络包括依次连接的段级别网络和音频级别网络，所述段级别网络包括依次连接的一维卷积层和激活层，所述音频级别网络包括池化层；其中，生成每个所述训练样本的双标签的步骤，包括：根据所述训练样本中是否包含哭声生成所述音频级别的标签；根据预设的语音分帧参数、预设的输入特征维度下采样倍数以及所述训练样本的预设长度，获取每个段级别标签对应的音频段，基于每个所述音频段中哭声对应的音频采样点数量与预设的采样点数量阈值的比较结果，生成所述段级别的标签。

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