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龙图腾网获悉北京大学深圳研究院;深圳先进技术研究院申请的专利说话人验证模型训练方法、装置、介质及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：CN119229877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411143183.2，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权说话人验证模型训练方法、装置、介质及设备是由王昕;王岚;许超设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本说话人验证模型训练方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种说话人验证模型训练方法、装置、介质及设备，所述方法包括：对获取的语音音频数据进行波形提取，得到语音音频数据对应的音频波形数据；将所述音频波形数据输入至预设分类模型中，以通过所述预设分类模型输出所述语音音频数据对应的预测标签；根据语音音频数据对应的防伪标签和预测标签，确定所述预设分类模型的损失值；通过所述损失值对所述预设分类模型进行参数调整，得到说话人验证模型。本发明采取监督学习的方式利用真实的防伪标签对模型的预测标签进行辅助判定，利用最小化输出和真实标签之间的误差来训练整个模型，提高了训练效率降低了成本。

本发明授权说话人验证模型训练方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种说话人验证模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取的语音音频数据进行波形数据提取，得到语音音频数据对应的音频波形数据；所述语音原始音频数据是包含人声的音频数据，且所述语音原始音频数据所包含的人声应既包括有真实人声也包括有虚假人声； 将所述音频波形数据输入至预设分类模型中，以通过所述预设分类模型输出所述语音音频数据对应的预测标签，所述预设分类模型包括由多个特征模块组成残差网络的信号处理层，且所述残差网络内多个所述特征模块的步幅不相同； 根据预先获取的所述语音音频数据对应的防伪标签和所述预设分类模型输出的预测标签，确定所述预设分类模型的损失值； 通过所述损失值对所述预设分类模型进行参数调整，得到说话人验证模型； 所述对获取的语音音频数据进行波形数据提取之前，还包括： 提取所述语音原始音频数据对应的声学特征以及频谱特征； 对所述声学特征和频谱特征进行转换，得到所述声学特征对应的声学特征向量和所述频谱特征对应的频谱特征向量； 获取分类器，将所述声学特征向量和频谱特征向量输入至所述分类器，得到添加语音标签的声学特征向量和添加语音标签的频谱特征向量； 对所述添加语音标签的声学特征向量和添加语音标签的频谱特征向量进行解析，得到原始语音信号； 根据所述原始语音信号的时序确定所述原始语音信号对应的起始点和终止点，得到所述语音音频数据。

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