广东电力信息科技有限公司陈颖璇获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电力信息科技有限公司申请的专利一种基于多任务学习和对抗训练的声纹识别模型训练方法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:CN114171031B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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:202111423927.2,技术领域涉及:G10L17/02;该发明授权一种基于多任务学习和对抗训练的声纹识别模型训练方法是由陈颖璇;赖蔚蔚;郑颖龙;吴广财;周昉昉;叶杭;郑杰生;林嘉鑫;朱泰鹏;黄彬系;黄恺彤;刘铭传;黄宏恩设计研发完成,并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多任务学习和对抗训练的声纹识别模型训练方法在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于多任务学习和对抗训练的声纹识别模型训练方法,涉及声纹技术领域。该方法包括:获取待训练的音频样本集,音频样本集中的每个音频样本标注有用户标签以及领域标签;获取每个音频样本的人声声纹特征以及领域特征;从人声声纹特征中过滤掉领域特征,得到过滤后的人声声纹特征作为人声通用特征;基于每个音频样本的人声通用特征、用户标签以及领域标签,对对抗网络进行训练,直至对抗网络满足预设条件,得到训练后的声纹识别模型。如此,采用了领域对抗训练的方式,增强了训练得到的声纹识别模型在不同环境下的鲁棒性和泛化能力,进而提高了声纹识别模型在面对环境噪声时的识别准确率,提高了用户体验。
本发明授权一种基于多任务学习和对抗训练的声纹识别模型训练方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多任务学习和对抗训练的声纹识别模型训练方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待训练的音频样本集,所述音频样本集中的每个音频样本标注有第一用户标签以及第一领域标签,所述第一用户标签用于表征所述音频样本中说话人的身份,所述第一领域标签用于表征所述音频样本中说话人所处场景的场景类型; 获取所述每个音频样本的人声声纹特征以及领域特征,所述领域特征用于表征所述每个音频样本中说话人所处场景的场景特征; 从所述人声声纹特征中过滤掉所述领域特征,得到过滤后的人声声纹特征作为人声通用特征; 基于所述每个音频样本的所述人声通用特征、所述用户标签以及所述领域标签,对包括用户判别网络以及领域判别网络的对抗网络进行训练,直至所述对抗网络满足预设条件,得到训练后的声纹识别模型:将所述每个音频样本的所述人声通用特征输入至所述领域判别网络,得到第二领域标签;将所述每个音频样本的所述人声通用特征输入至所述用户判别网络,得到第二用户标签;根据所述第一用户标签与所述第二用户标签之间的差异,确定第一损失值;根据所述第一领域标签与所述第二领域标签之间的差异,确定第二损失值;获取所述第一损失值与所述第二损失值的和值,作为第一和值;根据所述第一和值确定总损失值,并根据所述总损失值对所述对抗网络进行迭代训练,直至所述对抗网络满足预设条件,将训练后的所述用户判别网络作为声纹识别模型。
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