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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置、设备以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：CN114023336B 。

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：202111271825.3，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权模型训练方法、装置、设备以及存储介质是由赵情恩设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、语音识别领域。具体实现方案为：将音频样本对应的多个基础特征分别输入初始网络，得到对应的多个样本增强特征，音频样本包含至少一个话语者的声音；对多个样本增强特征进行聚类处理，得到与各话语者分别对应的待选聚类结果；根据多个待选聚类结果，对初始网络的参数进行调整，直至得到满足预设条件的特征增强模型；其中，特征增强模型用于根据输入的基础特征，输出对应的增强特征。根据本公开的技术提高了人声分离效果。

本发明授权模型训练方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括：将音频样本对应的多个基础特征分别输入初始网络，得到对应的多个样本增强特征，所述音频样本包含至少一个话语者的声音；所述初始网络包括输入层、隐含层和输出层，所述输入层和所述隐含层之间具有第一变换矩阵，所述第一变换矩阵用于将所述基础特征的协方差矩阵变换为单位矩阵，得到第一变换特征；所述隐含层和所述输出层之间具有第二变换矩阵，所述第二变换矩阵用于对所述第一变换特征进行降维处理，得到增强特征；对多个所述样本增强特征进行聚类处理，得到与各话语者分别对应的待选聚类结果；根据多个所述待选聚类结果，对所述初始网络的参数进行调整，直至得到满足预设条件的特征增强模型；其中，所述特征增强模型用于根据输入的基础特征，输出对应的增强特征；所述第一变换矩阵和所述第二变换矩阵的构建方式包括：将音频样本的多个音频片段输入预先训练的特征提取模型，得到基础特征集；根据所述基础特征集，确定所述第一变换矩阵的初始参数和所述第二变换矩阵的初始参数。

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