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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利自监督说话人模型训练方法、电子设备和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：CN114707668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210476322.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权自监督说话人模型训练方法、电子设备和存储介质是由钱彦旻;韩冰;陈正阳设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本自监督说话人模型训练方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开自监督说话人模型训练方法、电子设备和存储介质，其中，一种自监督说话人模型训练方法，包括：对每一轮训练，计算当前轮所有训练数据的损失值，对所述所有训练数据的损失使用高斯混合模型建模得到动态阈值；基于当前训练数据的损失值与所述动态阈值的关系对所述当前训练数据进行筛选；使用筛选后的训练数据进行所述说话人模型训练。本申请的方法采用高斯混合模型动态模拟损失分布，并使用估计的动态阈值自动区分可靠和不可靠标签。在进一步的实施例中，为了更好地利用不可靠的数据，而不是直接丢弃它们，本申请实施例用模型预测来进行标签校正以纠正不可靠的标签。

本发明授权自监督说话人模型训练方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自监督说话人模型训练方法，包括： 使用由无标签蒸馏预训练的说话人编码器来提取每个话语的说话人嵌入作为待训练的数据； 应用k-means聚类算法为属于同一聚类的话语分配相同的伪标签，其中，所述伪标签用于后续的自监督训练； 对每一轮训练，计算当前轮所有训练数据的损失值，对所述所有训练数据的损失值使用高斯混合模型建模得到动态阈值，包括，使用具有2个高斯分量的高斯混合模型动态模拟所述所有训练数据的损失值分布；基于获取的同时属于所述2个高斯分量的高斯混合模型的概率相等的损失值确定动态阈值； 基于当前训练数据的损失值与所述动态阈值的关系对所述当前训练数据进行筛选，包括，判断所述当前训练数据的损失值是否大于所述动态阈值；若所述当前训练数据的损失值大于所述动态阈值，使用所述说话人模型的输出对所述当前训练数据进行标签校正，使用标签校正后的训练数据进行所述说话人模型训练；若所述当前训练数据的损失值不大于所述动态阈值的，将所述当前训练数据直接用于所述说话人模型的训练； 使用筛选后的训练数据进行所述说话人模型训练。

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