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龙图腾网获悉北京凌渡科技有限公司申请的专利一种基于大模型的诈骗语音识别方法和装置、存储介质、电子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：CN121528246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610066065.9，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于大模型的诈骗语音识别方法和装置、存储介质、电子设备是由许晓东;任扬;李茹曼;周楚宸;苑长胜;赵思晴;董媛媛设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的诈骗语音识别方法和装置、存储介质、电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的诈骗语音识别方法和装置、存储介质、电子设备。其中，该方法包括：构建第一数据集；基于开源库对通话语音进行角色分离，以生成分离语音；根据优化的梅尔频率倒谱系数算法提取分离语音的生理特征向量；将提取的生理特征向量、语义特征向量和场景风险特征向量加权融合，以生成固定维度的多模态特征向量；将多模态特征向量输入第一大模型进行微调训练，以生成诈骗语音识别模型；获取待识别语音，将基于待识别语音生成的多模态特征向量输入诈骗语音识别模型，以输出待识别语音的诈骗概率及结果标签。本申请解决了现有的诈骗语音识别技术存在难以兼顾高识别精度和快识别效率的问题。

本发明授权一种基于大模型的诈骗语音识别方法和装置、存储介质、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的诈骗语音识别方法，其特征在于，包括： 构建包含通话语音、场景数据、结果标签、诈骗概率的第一数据集； 通过微调训练后的梯度提升决策树模型提取所述场景数据的场景风险特征向量； 基于开源库对所述通话语音进行角色分离，以生成分离语音； 根据优化的梅尔频率倒谱系数算法提取所述分离语音的帧级特征，并将所述帧级特征输入长短时记忆网络进行时序建模，以输出固定维度的生理特征向量； 将所述分离语音转换为分离文本，基于预训练语言模型提取所述分离文本的深层语义特征和注意力权重特征，依据意图识别模型提取所述深层语义特征中的静态欺诈特征，依据互动分析模型提取所述注意力权重特征中的动态互动特征，将所述静态欺诈特征与所述动态互动特征进行拼接与归一化，以生成固定维度的语义特征向量；将所述生理特征向量、所述语义特征向量和所述场景风险特征向量加权融合，以生成固定维度的多模态特征向量； 将所述多模态特征向量输入第一大模型进行微调训练，以生成诈骗语音识别模型； 获取待识别语音，将基于所述待识别语音生成的所述多模态特征向量输入所述诈骗语音识别模型，以输出所述待识别语音的所述诈骗概率及所述结果标签； 其中，所述场景数据用于表示所述通话语音的背景信息，所述结果标签表示为诈骗或正常，所述意图识别模型为经过微调训练的分类神经网络，所述互动分析模型具有预设计算规则，所述梯度提升决策树模型基于所述场景数据和所述结果标签进行微调训练。

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