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龙图腾网恭喜成都佳发安泰教育科技股份有限公司申请的专利模型的训练方法、装置、音素识别方法、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：CN119091858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411595580.3，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权模型的训练方法、装置、音素识别方法、设备及介质是由汪自立;张越;王权宏;谢维义设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、装置、音素识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型的训练方法、装置、音素识别方法、设备及介质。该模型包括嵌入网络、嵌合网络和生成网络，该方法包括：获取语言的训练声学特征向量序列、训练文本特征向量序列及训练音素序列，利用嵌入网络对训练音素序列转换得到训练嵌入特征向量，利用嵌合网络基于训练声学特征向量序列和训练文本特征向量序列进行计算，得到多个训练隐向量序列，利用生成网络，基于训练嵌入特征向量和多个训练隐向量序列，计算预测音素概率向量序列和训练音素标签向量序列，基于预测音素概率向量序列和训练音素标签向量序列计算训练损失，基于损失对音素识别模型的模型参数进行调整，继续对调整后的音素识别模型训练，直至达到收敛条件得到音素识别模型。

本发明授权模型的训练方法、装置、音素识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种音素识别模型的训练方法，其特征在于，所述音素识别模型包括嵌入网络、嵌合网络和生成网络，所述方法包括：获取训练语言的训练声学特征向量序列、训练文本特征向量序列及训练音素序列；利用所述嵌入网络，对所述训练音素序列进行转换处理，得到训练嵌入特征向量；利用所述嵌合网络，基于所述训练声学特征向量序列和训练文本特征向量序列进行计算处理，得到多个训练隐向量序列；利用所述生成网络，基于所述训练嵌入特征向量和多个所述训练隐向量序列，计算得到预测音素概率向量序列和训练音素标签向量序列；基于所述预测音素概率向量序列和所述训练音素标签向量序列计算训练损失，基于所述训练损失，对所述音素识别模型的模型参数进行调整；继续对调整模型参数后的所述音素识别模型进行训练，直至所述音素识别模型达到收敛条件时，得到训练完成的所述音素识别模型；其中，所述嵌合网络包括类型编码层、第二位置编码层、转化层和第一自注意力层，所述利用所述嵌合网络，基于所述训练声学特征向量序列和训练文本特征向量序列进行计算处理，得到多个训练隐向量序列，包括：利用所述转化层，对所述训练声学特征向量序列和所述训练文本特征向量序列进行转化及拼接处理，得到训练输入特征向量序列；利用所述类型编码层，在所述转化层对转化后的所述训练声学特征向量序列和所述训练文本特征向量序列进行拼接处理的同时，根据拼接位次，构造训练类型特征向量序列；利用所述第二位置编码层，对所述训练声学特征向量序列或者所述训练文本特征向量序列对应的位置信息进行编码处理，得到训练位置特征向量序列；利用所述第一自注意力层，基于所述训练输入特征向量序列、所述训练类型特征向量序列及所述训练位置特征向量序列进行计算处理，得到多个所述训练隐向量序列；其中，所述生成网络包括第二注意力层和音素标签层，所述利用所述生成网络，基于所述训练嵌入特征向量和多个所述训练隐向量序列，计算得到预测音素概率向量序列和训练音素标签向量序列，包括：利用所述音素标签层，对所述训练嵌入特征向量进行编码处理，得到所述训练音素标签向量序列；利用所述第二注意力层，获取所述训练声学特征向量序列和训练文本特征向量序列的序列长度，基于多个所述训练隐向量序列和所述序列长度，计算得到所述预测音素概率向量序列。

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