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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于连续学习的自适应参数方向和幅度修正音频鉴别方法、装置、设备及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：CN118675509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410726652.7，技术领域涉及：G10L15/065；该发明授权基于连续学习的自适应参数方向和幅度修正音频鉴别方法、装置、设备及介质是由陶建华设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于连续学习的自适应参数方向和幅度修正音频鉴别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于连续学习的自适应参数方向和幅度修正音频鉴别方法、装置、设备及介质，具体涉及音频鉴别技术领域，本发明实施例中，通过在连续学习过程中对参数的更新引入自适应幅度约束和方向修正，减少了模型在源数据集上的准确率的降低，并且提高了模型在目标数据集上的准确率。从而，使用本发明实施例提出的方法进行连续学习，可以极大的提高模型对新场景下生成音频的检测能力，同时几乎不影响模型对先前场景下的语音类型的检测能力。从而可以实现利用连续学习有效鉴别新旧类型的虚假语音，具有提高深度合成语音的检测精度的优点。

本发明授权基于连续学习的自适应参数方向和幅度修正音频鉴别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于连续学习的自适应参数方向和幅度修正音频鉴别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第二生成语音数据集和语音鉴别源模型，所述语音鉴别源模型能够鉴别第一生成语音数据集中的生成语音，所述第一生成语音数据集和第二生成语音数据集是基于不同的语音生成方法得到的； 采用所述第二生成语音数据集，对语音鉴别源模型的各个模型参数进行参数方向和幅度修正的更新，得到更新后的语音鉴别模型，所述更新后的语音鉴别模型能够鉴别第一生成语音数据集中的生成语音以及第二生成语音数据集中的生成语音； 其中，参数方向和幅度修正的更新包括以下步骤： 对各个模型参数的更新方向进行调整； 基于各个模型参数对整体模型的重要性，约束各个模型参数的更新幅度； 所述基于各个模型参数对整体模型的重要性约束各个模型参数的更新幅度，包括： 基于下式确定各个模型参数对整体模型的重要性： 其中，Ωj基于第j个生成语音数据集确定的各个模型参数对整体模型的重要性，gi,jxli,j表示在输入xli,j时，各个模型参数变化的过程中对整个模型参数集的影响；其中，Mxli,j表示输入xli,j时整体模型M的输出；ω表示学习完第j个生成语音数据集得到的各个模型参数的参数值； 基于下式确定该参数的更新幅度： 其中，λ表示约束力度常数，ω*表示学习完第j-1个生成语音数据集得到的各个模型参数的参数值，ω-ω*表示在学习所述第j个生成语音数据集的过程中，所述语音鉴别源模型的每个模型参数的变化量。

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