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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的预训练优化方法、装置、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：CN115620749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211082546.7，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权基于人工智能的预训练优化方法、装置、设备及介质是由张之勇;王健宗设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的预训练优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的预训练优化方法、装置、设备及介质。该方法使用第一情感预测模型提取句级语音中的帧级特征，将句级语音的句级情感标签作为帧级特征的情感类别，对帧级特征进行编码和预测，以编码的结果与预测的结果的负余弦相似度最小化为目标，训练预设编码器，将帧级特征输入训练好的预设编码器，输出更新帧级特征，对所有的更新帧级特征进行聚类，并根据聚类结果确定对应帧数据的伪标签，以此为依据对第二情感预测模型进行训练，通过预设编码器和预设预测网络最大化相同标签下的特征之间的相似性，通过聚类进一步加强低维特征与情感信息的相关性，从而提高模型对情感信息的预测准确性。

本发明授权基于人工智能的预训练优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的预训练优化方法，其特征在于，所述预训练优化方法包括： 针对训练集中任一句级语音，使用第一情感预测模型提取所述句级语音中每一帧数据对应的帧级特征，将所述句级语音的句级情感标签作为所述帧级特征的情感类别，得到所述训练集中所有帧数据的帧级特征对应的情感类别； 针对任一情感类别，将属于所述情感类别的所有帧级特征输入预设编码器进行编码，从所述情感类别的所有帧级特征中随机选择至少一个帧级特征输入预设预测网络进行预测； 以编码的结果与预测的结果的负余弦相似度最小化为目标，训练所述预设编码器，得到训练好的预设编码器，将属于所述情感类别的所有帧级特征输入所述训练好的预设编码器，输出对应的更新帧级特征，得到所述训练集中所有帧数据的更新帧级特征； 根据所有帧数据的更新帧级特征及对应的情感类别，对所有的更新帧级特征进行聚类，并根据聚类结果对所有的更新帧级特征对应的情感类别进行更新，确定更新结果为对应帧数据的伪标签； 以所述训练集中所有帧数据的伪标签为依据，使用所述训练集对第二情感预测模型进行训练，得到预训练好的第二情感预测模型，所述第一情感预测模型和所述第二情感预测模型均具有时间步长对齐的特征编码器。

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