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龙图腾网恭喜南方电网人工智能科技有限公司申请的专利基于空间交叉学习多尺度注意力特征模块的声纹识别方法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：CN119091887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411266942.4，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于空间交叉学习多尺度注意力特征模块的声纹识别方法是由吴石松;董召杰;李轩昂;梁寿愚;卢志良;陈柔伊;梁凌宇;赵翔宇;王鹏凯;郑桦;冯勤宇;任正国;林全郴;李晋伟;陈骞设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间交叉学习多尺度注意力特征模块的声纹识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于空间交叉学习多尺度注意力特征模块的声纹识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，可用于计算机技术领域。该方法包括：提取音频的二维频谱特征；对二维频谱特征进行特征图识别得到多通道三维特征图；将多通道三维特征图分组得到原始子特征图组；对原始子特征图组分别进行时域特征识别、频域特征识别和全局特征识别；根据时域特征和频域特征生成基础权重，对原始子特征图组进行加权处理；根据目标子特征图组和全局特征生成目标权重；利用目标权重对原始子特征图组进行加权融合处理，得到融合特征图；根据融合特征图对音频进行声纹识别，得到音频的声纹识别结果。采用本方法能够提高声纹识别的效率。

本发明授权基于空间交叉学习多尺度注意力特征模块的声纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间交叉学习多尺度注意力特征模块的声纹识别方法，其特征在于，所述方法包括：提取音频的二维频谱特征；通过特征图识别层对所述二维频谱特征进行特征图识别，得到所述音频的多通道三维特征图；所述多通道三维特征图为经过所述特征图识别层处理后得到的多个通道的三维特征表示，所述多通道三维特征图包括具有多个滤波器输出的卷积特征图；通过目标残差块将所述多通道三维特征图按通道层进行分组，得到所述音频的原始子特征图组；对所述原始子特征图组分别进行时域特征识别、频域特征识别和全局特征识别，得到所述原始子特征图组的时域特征、频域特征和全局特征；根据所述时域特征和所述频域特征生成基础权重，并利用所述基础权重对所述原始子特征图组进行加权处理，得到目标子特征图组；根据所述目标子特征图组和所述全局特征生成目标权重；利用所述目标权重对所述原始子特征图组进行加权融合处理，得到所述音频的融合特征图；根据所述融合特征图，对所述音频进行声纹识别，得到所述音频的声纹识别结果。

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