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龙图腾网获悉北京智慧易科技有限公司申请的专利一种数字内容鉴别方法、系统、设备和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：CN119622493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510166911.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种数字内容鉴别方法、系统、设备和存储介质是由关涛;张月祥;李国亮;石岩;窦晨晨设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字内容鉴别方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种数字内容鉴别方法、系统、设备和存储介质，涉及数字安全技术领域，所述方法包括：采集数字内容并分别提取特征，将提取的若干特征融合为综合特征，并使用所述综合特征训练鉴别模型；调用所述鉴别模型对目标数字内容进行鉴别，得到鉴别结果；根据用户对所述鉴别结果的反馈信息更新所述鉴别模型的参数，和或采集数字内容继续训练所述鉴别模型。通过采集多模态数据并分别提取特征，融合这些特征为综合特征，训练鉴别模型，确保数据处理和模型训练的高效性。提高数字内容真伪鉴别的准确性和可靠性，提升模型的适应性和泛化能力，优化用户体验和系统性能，实现自动化的实时更新和优化，构建高效的数据处理和模型训练流程。

本发明授权一种数字内容鉴别方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数字内容鉴别方法，其特征在于，所述方法包括： 采集数字内容并分别提取特征，所述数字内容包括图像内容、音频内容、文本内容和视频内容； 将提取的若干特征融合为综合特征，并使用所述综合特征训练鉴别模型； 调用所述鉴别模型对目标数字内容进行鉴别，得到鉴别结果； 根据用户对所述鉴别结果的反馈信息更新所述鉴别模型的参数，和或采集数字内容继续训练所述鉴别模型； 其中，所述根据用户对所述鉴别结果的反馈信息更新所述鉴别模型的参数，包括：收集用户对所述鉴别结果的反馈信息，所述反馈信息包括用户直接反馈信息和AB测试结果；所述AB测试结果包括用户测试组的准确率、召回率和用户满意度；根据所述反馈信息，采用在线学习算法动态调整所述鉴别模型的参数；按照如下公式根据所述反馈信息，采用在线学习算法动态调整所述鉴别模型的参数： 其中，θt+1是更新后的所述鉴别模型的参数，θt是更新前的所述鉴别模型的参数，η是学习率，是损失函数L关于参数θ的梯度，xt和yt是第t个反馈信息的输入和标签； 按照如下公式调用更新后的鉴别模型对所述目标数字内容进行鉴别，得到更新后的鉴别结果： Result＝Predictθnew,F融合其中，θnew是更新后的所述鉴别模型的参数，F融合是所述综合特征； 按照如下公式将提取的若干特征融合为综合特征： 其中，F融合为综合特征，Fi是第i个数字内容的特征，wi是第i个数字内容的权重，n是数字内容的总数； 所述分别提取特征，包括： 使用卷积神经网络提取所述图像内容的图像特征；和或，使用循环神经网络提取所述音频内容的音频特征；和或，使用自然语言处理方法提取所述文本内容的文本特征；和或，使用深度学习算法提取所述视频内容的视频特征； 在提取特征之前，所述方法还包括： 按照如下公式对采集的图像内容进行去噪、归一化处理： 其中，I是采集的图像内容，μ是图像内容的均值，σ是图像内容的标准差；和或，按照如下公式对采集的音频内容进行降噪和采样率统一处理： 其中，A是音频内容，μA是音频内容的均值，σA是音频内容的标准差；和或，按照如下公式对采集的文本内容进行分词和去停用词处理： 其中，T是文本内容，StopWords为停用词列表。

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