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龙图腾网获悉歌尔股份有限公司申请的专利回声消除模型训练方法、回声消除方法、设备、介质及产品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：CN119741932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411929774.2，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权回声消除模型训练方法、回声消除方法、设备、介质及产品是由葛俊;康博意;张圣;张子晗;王子谦;李星辰;谢磊设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本回声消除模型训练方法、回声消除方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种回声消除模型训练方法、回声消除方法、设备、介质及产品，涉及机器学习技术领域，方法包括：获取训练数据、待训练的回声消除模型以及预构建的动态选择网络，其中，动态选择网络包括融合模型与多个预训练完成的教师模型，融合模型用于融合各教师模型的输出，各教师模型至少包括回声消除任务模型与人声保留任务模型；将训练数据输入至回声消除模型中得到学生回声消除结果，将训练数据输入至动态选择网络中得到融合回声消除结果；基于学生回声消除结果与融合回声消除结果计算知识蒸馏损失；基于知识蒸馏损失优化回声消除模型。本申请实现了回声消除模型可以兼顾回声消除与人声保留。

本发明授权回声消除模型训练方法、回声消除方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种回声消除模型训练方法，其特征在于，所述回声消除模型训练方法包括以下步骤： 获取训练数据、待训练的回声消除模型以及预构建的动态选择网络，其中，所述动态选择网络包括融合模型与多个预训练完成的教师模型，所述融合模型用于融合各所述教师模型的输出，各所述教师模型至少包括回声消除任务模型与人声保留任务模型； 将所述训练数据输入至所述回声消除模型中得到学生回声消除结果，将所述训练数据输入至所述动态选择网络中得到融合回声消除结果； 将所述学生回声消除结果输入至预设的自监督学习模型中得到学生深层特征，将所述融合回声消除结果输入至所述自监督学习模型中得到教师深层特征，其中，所述自监督学习模型包括全栈语音处理的大规模自监督预训练WavLM模型； 将所述学生深层特征与所述教师深层特征输入至第一预设损失函数中得到知识蒸馏损失； 获取所述回声消除模型的当前迭代次数； 若所述当前迭代次数满足预设条件，则冻结所述融合模型的模型参数，并基于所述知识蒸馏损失优化所述回声消除模型，返回执行所述将所述训练数据输入至所述回声消除模型中得到学生回声消除结果，将所述训练数据输入至所述动态选择网络中得到融合回声消除结果的步骤，直至满足预设训练结束条件后，获得训练完成的所述回声消除模型； 若所述当前迭代次数不满足预设条件，则冻结所述回声消除模型的模型参数，并获取第二预设损失函数的二次梯度，基于所述二次梯度优化所述融合模型； 其中，所述第二预设损失函数为计算所述回声消除模型的硬标签损失时使用的损失函数，所述硬标签损失为所述学生回声消除结果与所述训练数据对应的训练标签之间的损失值。

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