北京猿力未来科技有限公司吴凡获国家专利权
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龙图腾网获悉北京猿力未来科技有限公司申请的专利模型训练方法及装置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：CN116072144B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202111283083.6，技术领域涉及：G10L25/27；该发明授权模型训练方法及装置是由吴凡;李振权;卓邦声;林倩倩;郭涵韬;陆家辉;夏龙设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书提供模型训练方法及装置，其中所述模型训练方法包括：获取音素样本数据以及包含至少两种语音类别的语音样本数据；根据所述语音样本数据对生成器和判别器进行初始训练，获得中间生成器和中间判别器；基于所述音素样本数据对所述中间生成器、所述中间判别器以及初始音素分类预测网络进行深度训练；根据训练结果获得满足训练停止条件的音素分类预测网络和目标生成器。
本发明授权模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取音素样本数据以及包含至少两种语音类别的语音样本数据，其中，所述语音类别具体是指对应不同发音体的发音特征的类别； 根据所述语音样本数据对生成器和判别器进行初始训练，获得中间生成器和中间判别器； 基于所述音素样本数据对所述中间生成器、所述中间判别器以及初始音素分类预测网络进行深度训练，其中，所述基于所述音素样本数据对所述中间生成器、所述中间判别器以及初始音素分类预测网络进行深度训练，包括：对所述音素样本数据进行解析，获得包含音素标签的有标签样本数据以及未包含音素标签的无标签样本数据；基于所述有标签样本数据对所述中间生成器、所述中间判别器以及所述初始音素分类预测网络进行深度训练，以及，基于所述无标签样本数据对所述中间判别器和所述中间生成器进行深度训练； 根据训练结果获得满足训练停止条件的音素分类预测网络和目标生成器。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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