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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利神经网络模型训练方法、音频配乐方法及相关设备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：CN116013358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211699711.3，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权神经网络模型训练方法、音频配乐方法及相关设备是由王武城设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型训练方法、音频配乐方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种神经网络模型训练方法、音频配乐方法及相关设备。模型根据音频样本的融合特征向量获得音频样本的深度特征，根据背景音乐样本的融合特征向量获得背景音乐样本的深度特征，将音频样本与背景音乐样本各自的深度特征拼接得到深度融合特征，对深度融合特征计算得到预测标签，根据预测标签和真实标签调整模型参数，直至满足收敛条件时停止模型训练。由于模型对多种不同适配程度的音频样本和背景音乐样本进行训练，因而在模型应用时能够放大音频与背景音乐之间特征的适配性，使得相适配的音频与背景音乐在特征上更加接近，而不相适配的音频与背景音乐在特征上更加远离，更便于用户判断背景音乐是否适配音频，提升音频配乐的效率。

本发明授权神经网络模型训练方法、音频配乐方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于计算机设备，所述方法包括： 获取多组训练样本，每组所述训练样本包括音频样本的多个维度特征对应的融合特征向量和背景音乐样本的多个维度特征对应的融合特征向量，以及用于表示所述音频样本和所述背景音乐样本之间的适配程度的真实标签； 将每组所述训练样本输入至初始神经网络模型，以使得所述初始神经网络模型执行以下操作： 对所述音频样本的融合特征向量进行特征提取得到所述音频样本的深度特征，以及对所述背景音乐样本的融合特征向量进行特征提取得到所述背景音乐样本的深度特征； 将所述音频样本的深度特征与所述背景音乐样本的深度特征进行拼接得到深度融合特征，对所述深度融合特征计算得到预测标签； 根据所述真实标签和所述预测标签构建损失函数，根据所述损失函数的损失值调整所述初始神经网络模型的模型参数，直至所述损失函数满足收敛条件时停止训练，得到目标神经网络模型。

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