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龙图腾网获悉合肥讯飞数码科技有限公司申请的专利一种语种识别方法、装置、存储介质及设备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：CN115240641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210887015.9，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权一种语种识别方法、装置、存储介质及设备是由杨军;方磊;张梦;宣璇;赵亚;施志强;周振昆;胡鹏;夏翔;何雪;桑宏报;王婕珺;方四安;柳林设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语种识别方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语种识别方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取目标语音并提取其声学特征；然后将目标语音的声学特征输入至预先构建的语种识别模型，识别得到目标语音的语种识别结果，其中，语种识别模型中的骨干网络是利用不同语种的多信道来源的语音数据和第一目标函数共同训练得到的；注意力层和线性全连接层是基于骨干网络，利用不同语种的类平衡采样的语音数据和第二目标函数共同训练得到的。可见，本申请是先利用不同语种的多信道来源的语音数据和目标函数构建了语种识别模型，再将目标语音的声学特征输入该识别模型，既保证了各语种语音的识别准确率，又避免了因为信道干扰对识别结果产生的影响，从而提高了语种识别效果。

本发明授权一种语种识别方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种语种识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的目标语音； 提取所述目标语音的声学特征； 将所述目标语音的声学特征输入至预先构建的语种识别模型，识别得到目标语音的语种识别结果； 其中，所述语种识别模型包括骨干网络、注意力层和线性全连接层；所述骨干网络是利用不同语种的多信道来源的语音数据和第一目标函数共同训练得到的；所述注意力层和线性全连接层是基于所述骨干网络，利用不同语种的类平衡采样的语音数据和第二目标函数共同训练得到的； 所述骨干网络的确定方式如下： 获取不同语种的多信道来源的样本语音； 提取样本语音的声学特征； 选取携带语种标签和信道标签的样本语音的声学特征、第一目标损失函数、以及携带语种标签和信道标签的样本语音对应的语种标签和信道标签对第一初始语种识别模型进行训练，生成第一语种识别模型，并将第一语种识别模型中的骨干网络作为构成语种识别模型的骨干网络； 其中，第一初始语种识别模型包括初始骨干网络、第一线性全连接层、信道分类层；第一目标函数包括交叉熵函数、域损失函数和优化后的最大均值差异损失函数；交叉熵函数作用于所述第一线性全连接层，用于区分各个样本语音的语种类型；域损失函数作用于所述信道分类层，用于将各个样本语音向无法区分信道信息的方向进行优化；优化后的最大均值差异损失函数作用于所述初始骨干网络，用于将所述初始骨干网络提取的不同信道样本语音的语种特征趋于同一分布。

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