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龙图腾网获悉珠海亿智电子科技有限公司申请的专利哭声检测网络训练方法、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：CN115273813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210804547.1，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权哭声检测网络训练方法、装置、电子设备及存储介质是由沙露露设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本哭声检测网络训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用计算机技术领域，提供了一种哭声检测网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对获取到的包括有婴儿哭声的音频数据进行标注和增广，得到训练数据集；将训练数据集输入至预先构建的包括有编码器、解码器以及辅助训练模块的模型训练网络中，对由编码器和解码器组成的哭声检测网络进行训练，得到训练好的哭声检测网络；其中，编码器、解码器以及辅助训练模块均为卷积神经网络，从而在哭声检测网络训练时加入辅助训练模块，提高了哭声检测时编码器的特征提取能力，充分保留较为重要的信息用于后续的解码器，且检测时辅助训练模块不参与检测过程，在不增加参数量的前提下提高了哭声检测网络的婴儿哭声检测效果。

本发明授权哭声检测网络训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种哭声检测网络训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 对获取到的包括有婴儿哭声的音频数据进行标注和增广，得到训练数据集； 将所述训练数据集输入至预先构建的包括有编码器、解码器以及辅助训练模块的模型训练网络中，对由所述编码器和所述解码器组成的哭声检测网络进行训练，得到训练好的所述哭声检测网络，所述解码器和所述辅助训练模块并行地连接在所述编码器上，所述编码器的输出为所述解码器和所述辅助训练模块的输入，所述将所述训练数据集输入至预先构建的包括有编码器、解码器以及辅助训练模块的模型训练网络中，对由所述编码器和所述解码器组成的哭声检测网络进行训练，得到训练好的所述哭声检测网络的步骤，包括：利用均方误差损失函数对所述编码器和辅助训练模块进行训练，当所述均方误差损失函数收敛时，采用所述均方误差损失函数和交叉熵损失函数对所述编码器、解码器以及辅助训练模块进行训练； 其中，在利用所述均方误差损失函数对所述编码器和辅助训练模块进行训练时，模型训练网络的损失函数为辅助训练模块中的均方误差损失函数；当所述均方误差损失函数收敛时，采用所述均方误差损失函数和交叉熵损失函数对所述编码器、解码器以及辅助训练模块进行训练，模型训练网络的损失函数表示为loss＝loss1*0.001+loss2，其中，loss表示模型训练网络的损失函数，loss1表示辅助训练模块中的均方误差损失函数，loss2表示解码器中的交叉熵损失函数； 所述编码器、解码器以及辅助训练模块均为卷积神经网络，所述解码器和辅助训练模块的输入为经过所述编码器处理后的训练数据集，所述辅助训练模块用于对所述编码器处理后的训练数据集进行平滑滤波处理，以使所述解码器学习到音频分类的特征。

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