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龙图腾网获悉浙江大学海南研究院申请的专利降噪低秩模型的训练方法、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：CN120526760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510665896.3，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权降噪低秩模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由蒋铠哲;赵航芳;吴慰设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本降噪低秩模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供了一种降噪低秩模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取样本音频数据；样本音频数据包括噪声数据；确定样本音频数据的信噪比；将信噪比满足第一预设条件的样本音频数据输入待训练的低秩模型，得到低秩模型针对各样本音频数据的识别准确率；基于低秩模型针对各样本音频数据的识别准确率，确定各样本音频数据的数据类别；基于各样本音频数据的数据类别，确定目标参数；基于目标参数对待训练的低秩模型进行训练，得到降噪低秩模型。本申请基于样本音频数据的不同类别，确定不同的目标参数进行训练，能够实现降噪低秩模型训练过程中的动态参数调整，降低模型训练时的参数冗余，避免无效训练。

本发明授权降噪低秩模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种降噪低秩模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本音频数据；所述样本音频数据包括噪声数据； 确定所述样本音频数据的信噪比； 将信噪比满足第一预设条件的样本音频数据输入待训练的低秩模型，得到所述低秩模型针对各样本音频数据的识别准确率；所述第一预设条件为信噪比大于预设阈值； 基于所述低秩模型针对各样本音频数据的识别准确率，确定各样本音频数据的数据类别； 基于所述各样本音频数据的数据类别，确定目标参数； 基于所述目标参数对待训练的低秩模型进行训练，得到降噪低秩模型；所述降噪低秩模型用于对待识别音频数据进行降噪； 其中，所述降噪低秩模型包括主干网络层和低秩层，所述目标参数包括针对降噪低秩模型的主干网络层权重及低秩层权重；所述基于所述各样本音频数据的数据类别，确定目标参数，包括： 当所述样本音频数据的数据类别为第一数据类别时，将待训练的低秩模型的主干网络层的权重作为针对降噪低秩模型的主干网络层权重；以及， 基于待训练的低秩模型的秩以及待训练的低秩模型的低秩层权重，得到针对降噪低秩模型的低秩层权重；其中，所述第一数据类别包括有效数据； 当所述样本音频数据的数据类别为第二数据类别时，基于待训练的低秩模型的秩以及所述样本音频数据的信噪比，得到针对降噪低秩模型的秩； 基于所述针对降噪低秩模型的秩以及待训练的低秩模型的低秩层权重，得到针对降噪低秩模型的低秩层权重；其中，所述第二数据类别包括可调数据。

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浙江大学海南研究院，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区浙江大学(海南)先进技术与产业创新平台；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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