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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司;清华大学深圳国际研究生院申请的专利声纹识别模型训练方法、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：CN116434758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310411536.1，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权声纹识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由魏韬;王媛媛;吴志勇;马骏;王少军;肖京设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本声纹识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供的声纹识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取训练样本；将所述训练样本输入至待训练的声纹识别模型中；计算标签类别的协方差矩阵；根据说话人特征以及说话人特征对应的标签类别的协方差矩阵，确定第一损失函数；采用第一损失函数对声纹识别模型进行训练，得到训练完成的声纹识别模型；通过上述方式，利用对应标签类别的协方差矩阵实现对说话人特征的语义上的数据增强，将说话人特征以及对应标签类别的协方差矩阵融入到第一损失函数的计算中，在模型的训练过程中实现了特征空间上的数据增强，能够解决声纹识别模型数据增强困难的问题，具有实现了语义数据增强的效果，还具有提高了声纹识别模型的识别准确性的效果。

本发明授权声纹识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种声纹识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本，其中，所述训练样本包括语音数据以及所述语音数据对应的标签类别； 将所述训练样本输入至待训练的声纹识别模型中，通过声纹识别模型的说话人编码器获取每个训练样本对应的说话人特征，通过声纹识别模型的分类器对所述说话人特征进行识别； 根据每个标签类别对应的多个说话人特征计算对应标签类别的协方差矩阵，其中，所述协方差矩阵用于表征对应标签类别所有说话人特征的语义变换方向； 根据所述说话人特征对应的标签类别的权重矩阵以及所述说话人特征计算所述说话人特征的难度系数，其中，所述难度系数用于表征对应说话人特征的识别难度； 根据所述说话人特征、所述说话人特征对应的难度系数以及所述说话人特征对应的所述标签类别的协方差矩阵，确定第一损失函数，其中， 所述第一损失函数为： 其中，为训练样本的总数，为标签类别的数量，为第个训练样本的说话人特征，为第个训练样本的标签类别，为第个训练样本的标签类别对应的权重矩阵，为第个标签类别对应的权重矩阵，为第个训练样本对应的标签类别的协方差矩阵，为第个训练样本的难度系数，，为第一超参数，为第二超参数，为第三超参数； 采用第一损失函数对所述声纹识别模型进行训练，得到训练完成的所述声纹识别模型。

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平安科技(深圳)有限公司;清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；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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