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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利深度学习模型的训练方法、声纹识别方法、装置和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：CN114882890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210516919.0，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权深度学习模型的训练方法、声纹识别方法、装置和设备是由张银辉;苑浩设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的训练方法、声纹识别方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种深度学习模型的训练方法，涉及人工智能领域，尤其涉及声纹识别领域。具体实现方案为：根据M个语音样本的特征，将M个语音样本分类为与N个对象各自对应的N个样本组，其中，每个样本组包括至少一个语音样本，与每个样本组对应的对象作为该样本组中的语音样本的伪标签，M和N是大于1的整数，且M大于或等于N；以及使用M个语音样本以及每个语音样本的伪标签对深度学习模型进行训练。本公开还提供了一种声纹识别方法、装置、电子设备和存储介质。

本发明授权深度学习模型的训练方法、声纹识别方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，包括： 使用来自多个领域的语音样本对语音预训练模型进行训练，得到深度学习模型； 根据来自特定领域的M个语音样本的特征，将所述M个语音样本分类为与N个对象各自对应的N个样本组，其中，每个样本组包括至少一个语音样本，与每个样本组对应的对象作为该样本组中的语音样本的伪标签，每个语音样本还设置有实际标签，每个语音样本的实际标签表示产生该语音样本的对象，M和N是大于1的整数，且M大于或等于N； 使用所述来自特定领域的M个语音样本以及每个语音样本的伪标签对所述深度学习模型进行训练，得到经伪标签训练的深度学习模型； 使用所述来自特定领域的M个语音样本以及每个语音样本的实际标签，对所述经伪标签训练的深度学习模型进行训练，得到经实际标签训练的深度学习模型； 其中，所述根据来自特定领域的M个语音样本的特征，将所述M个语音样本分类为与N个对象各自对应的N个样本组，包括： 对所述M个语音样本的特征进行聚类，得到N个特征组，其中，每个特征组包括至少一个语音样本的特征； 根据所述N个特征组，将所述M个语音样本划分为N个样本组； 根据每个特征组的中心特征与N个对象中每个对象的特征之间的关系，确定所述N个特征组与所述N个对象之间的对应关系； 根据所述N个特征组与所述N个对象之间的对应关系，将所述N个对象作为伪标签分别分配给所述N个样本组。

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