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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利音频模态数据异构联邦学习方法、系统、设备及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：CN119541466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411656352.2，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权音频模态数据异构联邦学习方法、系统、设备及介质是由郭梦雅;陈兵;胡峰设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本音频模态数据异构联邦学习方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种音频模态数据异构联邦学习方法及应用，该方法包括：选取多个客户端，将全局模型参数和全局知识发送至选中的客户端，使选中的客户端执行本地模型训练；接收并聚合选中的客户端上传的本地模型参数及本地知识；基于所述聚合后的本地模型参数及本地知识，结合历史全局知识，更新全局参数和全局知识；重新选取多个客户端，将更新后的全局参数和全局知识发送至重新选取的多个客户端进行下一轮训练，直至全局模型满足设定条件。与现有技术相比，本发明提供的音频模态数据异构联邦学习方法，优化后的模型参数将具备更高的精度，更优的本地模型使得全局模型的精度进一步提高，克服客户端数据异构带来的稳定性下降的问题。

本发明授权音频模态数据异构联邦学习方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种音频模态数据异构联邦学习方法，其特征在于，包括： 接收服务器下发的全局模型参数以及全局知识，基于接收到的所述全局模型参数以及全局知识执行本地模型训练； 基于训练后的本地模型获取本地数据集对应的本地知识，所述本地数据集包括本地音频数据以及所述本地音频数据对应的标签； 将所述训练后的本地模型参数以及本地知识上传至服务器，使服务器更新全局模型以及全局知识； 接收服务器下发的全局模型参数以及全局知识，开启下一轮次的训练，直至全局模型满足设定条件； 所述基于训练后的本地模型获取本地数据集对应的本地知识，将所述训练后的本地知识上传至服务器，包括：将所述本地音频数据转换为梅尔频谱图，并将所述梅尔频谱图输入至对应本地模型中，获取并记录中间层的输出作为所述本地音频数据对应的时频特征；将所述本地音频数据对应的时频特征输入所述本地模型的线性层，获取所述线性层的输出作为所述本地音频数据对应的；获取标签相同的本地音频数据对应的时频特征的均值以及标签相同的本地音频数据对应的的均值；将各标签对应的所述时频特征的均值以及所述的均值上传至服务器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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