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申请/专利权人：南方电网数字电网集团有限公司广东分公司
摘要：本申请公开了一种语种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取语音样本集；将语音样本集输入至语种识别模型中，获取语种识别模型对语音样本集进行语种识别输出的第一识别结果，并获取语种识别模型对语音样本集进行说话人识别输出的第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果确定语种识别损失、说话人识别损失和三元损失；根据语种识别损失、说话人识别损失和三元损失确定语种识别模型的总损失；若总损失小于损失阈值，则根据总损失对语种识别模型进行参数更新，直至总损失小于损失阈值时完成对语种识别模型的训练。本申请通过语种识别损失、说话人识别损失和三元损失来确定总损失，使得完成训练的语种识别模型的更加准确。
主权项：1.一种语种识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取语音样本集，其中，所述语音样本集包括同一说话人的至少两种语言的语音样本；将所述语音样本集输入至语种识别模型中，获取所述语种识别模型对所述语音样本集进行语种识别输出的第一识别结果，并获取所述语种识别模型对所述语音样本集进行说话人识别输出的第二识别结果；根据所述第一识别结果和所述第二识别结果确定语种识别损失、说话人识别损失和三元损失；根据所述语种识别损失、所述说话人识别损失和所述三元损失确定所述语种识别模型的总损失；若所述总损失大于或等于损失阈值，则根据所述总损失对所述语种识别模型进行参数更新，直至所述总损失小于所述损失阈值时完成对所述语种识别模型的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网数字电网集团有限公司广东分公司 语种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
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